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搜索资源列表

  1. 贝叶斯估计 及其统计决策

  2. 贝叶斯估计，统计决策的一般概念，大致讲解

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-16
    • 文件大小：740352
    • 提供者：zh_dong

  1. 数据挖掘——概念、模型、方法和算法.pdf

  2. 本书全面讲述了数据挖掘的概念、模型、方法和算法。本书共包括13章和2个附录，全面、详细地讲述了从数据挖掘的基本概念到数据挖掘的整个过程，以及数据挖掘工具及其典型应用领域。本书编写严谨、内容权威、结构合理、科学规范、语言流畅，特别适合作为高等院校数据挖掘课程的教科书，还适合作为数据挖掘研究人员必备的参考书。 目 录 第1章 数据挖掘的概念 1 1.1 概述 1 1.2 数据挖掘的起源 3 1.3 数据挖掘过程 5 1.3.1 陈述问题和阐明假设 5 1.3.2 数据收集 6 1.3.3 数据预处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-27
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：linkui26

  1. 西工大计算机学院模式识别课件

  2. 西工大计算机学院模式识别课件，聚类分析，特征的选取和提取，结构模式识别，统计模式识别（贝叶斯决策理论、参数估计），线性分类器及非线性分类器

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：openlab12345

  1. 地理信息系统算法基础.rar

  2. 第1章算法设计和分析 1．1概述 1．2算法设计原则 1．3算法复杂性的度量 1．3．1时间复杂性 1．3．2空间复杂性 1．4最优算法 1．5算法的评价 1．5．1如何估计算法运行时间 1．5．2最坏情况和平均情况的分析 1．5．3平摊分析 1．5．4输入大小和问题实例 思考题 第2章GIS算法的计算几何基础 2．1维数扩展的9交集模型 2．1．1概述 2．1．2模型介绍 2．1．3空间关系的判定 2．2矢量的概念 2．2．1矢量加减法 2．2．2矢量叉积 2．3折线段的拐向判断 2．4判断

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-30
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：xue12300

  1. 贝叶斯分类器贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是：Naive Bayes、TAN、B

  2. 　贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 　　贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是： 　　1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。 　　2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。 　　3、根据后验概率大小进行决策分类。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-01-14
    • 文件大小：68608
    • 提供者：bear_fish

  1. 2010级中科院模式识别课件

  2. 主要内容： 模式识别概论统计模式识别 模式识别基本概念、主要方法的各自特点、贝叶斯决策、概率密度估计、聚类分析 特征提取与特征选择 线性特征提取、各种准则和搜索算法 人工神经网络 多层前馈神经网络、RBF网络、自组织影射(SOM)等 核方法 支持向量机、核空间特征提取(KPCA, KFDA) 多分类器系统 分类器融合方法、Bagging, Boosting, ECOC 句法结构模式识别 句法模式识别基本概念、属性串和属性图匹配、HMM Discriminative Learning Loss

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-08-02
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：lq312658076

  1. 中科院模式识别+博士模式识别课

  2. 主要内容： 模式识别概论统计模式识别 模式识别基本概念、主要方法的各自特点、贝叶斯决策、概率密度估计、聚类分析 特征提取与特征选择 线性特征提取、各种准则和搜索算法 人工神经网络 多层前馈神经网络、RBF网络、自组织影射(SOM)等 核方法 支持向量机、核空间特征提取(KPCA, KFDA) 多分类器系统 分类器融合方法、Bagging, Boosting, ECOC 句法结构模式识别 句法模式识别基本概念、属性串和属性图匹配、HMM Discriminative Learning Loss

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-01-12
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：wlzx_xiaoyou

  1. 贝叶斯算法

  2. 设计Bayes决策理论的随机模式分类器，用matlab实现。 Bayes分类器的基本思想是依据类的概率、概密，按照某种准则使分类结果从统计上讲是最佳的。换言之，根据类的概率、概密将模式空间划分成若干个子空间，在此基础上形成模式分类的判决规则。准则函数不同，所导出的判决规则就不同，分类结果也不同。使用哪种准则或方法应根据具体问题来确定。 通过实验，加深对统计判决与概率密度估计基本思想、方法的认识，了解影响Bayes分类器性能的因素，掌握基于Bayes决策理论的随机模式分类的原理和方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-05-11
    • 文件大小：2048
    • 提供者：wsxgm

  1. 统计模式识别Statistical Pattern Recognition

  2. 统计模式识别 Statistical Pattern Recognition 简介：本书详细介绍了密度估计（分参数、贝叶斯和非参数三章）、线性判别分析、非线性判别分析、决策树归纳、多分类器融合、性能估计、聚类法、复杂网络等内容。 Statistical pattern recognition relates to the use of statistical techniques for analysing data measurements in order to extract infor

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-11-10
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：ws_20100

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-01-05
    • 文件大小：225280
    • 提供者：huangyueranbbc

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-04-08
    • 文件大小：225280
    • 提供者：q6115759

  1. 贝叶斯思维：统计建模的Python学习法

  2. 贝叶斯方法正在变得越来越常见与重要，但是却没有太多可以借鉴的资料来帮助初学者。基于Allen Downey在大学讲授的本科课程，本书的计算方法能帮助你获得一个良好的开端。 　　使用已有的编程技巧学习和理解贝叶斯统计 　　处理估计、预测、决策分析、假设的证据、假设检验等问题 　　从简单的例子开始，包括硬币问题、M&Ms豆问题、《龙与地下城》勇士投骰子问题、彩弹游戏和冰球比赛问题 　　学习计算方法，解决诸如SAT分数含义、模拟肾肿瘤和人体微生物建模问题

  3. 所属分类：其它

  1. 模式识别（介绍了模式识别的各种方法）

  2. 模式描述方法：特征向量描述，结构基元描述（基元和其间的连接关系） 相应的模式识别方法是：统计模式识别法，结构（句法）模式识别法 统计模式识别法：客体->数据获取（二维图像、一位波形、逻辑值、物理参量，常用矩阵或向量表示）->预处理（去除噪声，加强有用的信息，对退化或失真进行复原）->特征抽取（对庞大的原始数据进行选择或变换，得到特征向量）->分类器设计（用一定数量的训练样本，确定出一套有效率且准确的分类判别规则）->分类器（执行规则，输出结果）->结果 前沿

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-04-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：kou869929526

  1. 贝叶斯思维：统计建模的Python学习法

  2. 第1章 贝叶斯定理 1 1.1 条件概率 1 1.2 联合概率 2 1.3 曲奇饼问题 2 1.4 贝叶斯定理 3 1.5 历时诠释 4 1.6 M&M豆问题 5 1.7 Monty Hall难题 6 1.8 讨论 8 第2章 统计计算 9 2.1 分布 9 2.2 曲奇饼问题 10 2.3 贝叶斯框架 11 2.4 Monty Hall难题 12 2.5 封装框架 13 2.6 M&M豆问题 14 2.7 讨论 15 2.8 练习 16 第3章 估计 17 3.1 骰子问题 17 3.2 火

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-20
    • 文件大小：116
    • 提供者：data2word

  1. 大数据的统计学基础视频教程

  2. 授课对象： 这是一门数学课程，适合有志于转往大数据分析领域的非数学专业人士（例如IT人，业务人员等）补强数学基础，以更好地学习更高级的数据分析，数据挖掘，机器学习课程 收获预期： 可以大幅度提高学员的数学基础，使其学习其它大数据分析课程时觉得更加简单，得心应手 课程内容： 第1课 面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表） 第2课 赌博设计：概率的基本概念，古典概型 第3课 每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性 第4课 啊！微积分：随机变量

  3. 所属分类：专业指导

  1. 贝叶斯思维 统计建模的Python学习法

  2. 　贝叶斯方法正在变得越来越常见与重要，但是却没有太多可以借鉴的资料来帮助初学者。基于Allen Downey在大学讲授的本科课程，本书的计算方法能帮助你获得一个良好的开端。 　　使用已有的编程技巧学习和理解贝叶斯统计 　　处理估计、预测、决策分析、假设的证据、假设检验等问题 　　从简单的例子开始，包括硬币问题、M&Ms;豆问题、《龙与地下城》勇士投骰子问题、彩弹游戏和冰球比赛问题 　　学习计算方法，解决诸如SAT分数含义、模拟肾肿瘤和人体微生物建模问题 内容简介

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-18
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：fyl222

  1. 大数据的统计学基础

  2. 第1周 面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表） 第2周 赌博设计：概率的基本概念，古典概型 第3周 每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性 第4周 啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布） 第5周 万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布 第6周 砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差 第7周 上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布 第8周 点数成金，从抽样推测规律之一：点估计与区间估计 第9周

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-02-04
    • 文件大小：204
    • 提供者：u013844840

  1. 统计学习方法_李航

  2. 统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。 《统计学习方法

  3. 所属分类：机器学习

  1. D朴素贝叶斯法.xmind

  2. 李航统计学习第二版思维导图-朴素贝叶斯模型xmind格式，可以直接编辑。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-05-05
    • 文件大小：468992
    • 提供者：tiemoler

  1. 基于贝叶斯模型的HEVC早期SKIP模式决策

  2. 在高效视频编码（HEVC）中，SKIP.mode是一种高效的帧间预测工具，具有较高的编码性能，较低的复杂度。 本文提出了一种早期的SKIP.mode决策算法来加速编码过程。 以SKIP模式的速率失真成本（RD-cost）作为决策标准。 采用非参数密度估计方案将SKIP RD成本分布空间划分为高区分区域（HDR）和低区分区域（LDR）。 对于给定的编码单位（CU），如果SKIP RDcost。落入HDR，则将SKIP模式直接选择为最佳模式。 如果RD成本映射到LDR，则采用贝叶斯风险最小化规则来确

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38717359
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