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基奇PCA的貝葉斯網(wǎng)絡(luò )分糞器研究

  • 1 引言近幾年來(lái)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò )已成為數據挖掘和知識發(fā)現中的一個(gè)主要工具，在分類(lèi)、聚類(lèi)、預測和規則推導等方面取得了良好的應用效果。從歷史數據
  • 關(guān)鍵字： PCA  貝葉斯  網(wǎng)絡(luò )  

斯坦福機器學(xué)習公開(kāi)課筆記12--混合高斯模型、混合貝葉斯模型

  • 　　本文對應公開(kāi)課的第13個(gè)視頻，這個(gè)視頻仍然和EM算法非常相關(guān)，第12個(gè)視頻講解了EM算法的基礎，本視頻則是在講EM算法的應用。本視頻的主要內容包括混合高斯模型(Mixture of Gaussian, MoG)的EM推導、混合貝葉斯模型(Mixture of Naive Bayes，MoNB)的EM推導、因子分析模型(Factor Analysis Model)及其EM求解。由于本章內容較多，故而分為AB兩篇，本篇介紹至混
  • 關(guān)鍵字： EM  貝葉斯  

RBF網(wǎng)絡(luò )和貝葉斯分類(lèi)器融合的人臉識別方法設計

  • RBF網(wǎng)絡(luò )和貝葉斯分類(lèi)器融合的人臉識別方法設計,引言本文基于人臉圖像分塊和奇異值壓縮，進(jìn)行RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和貝葉斯分類(lèi)器融合的設計。將人臉圖像本身的灰度分布描述為矩陣，其奇異值特征具有轉置不變性、旋轉不變性、位移不變性、鏡像不變性等諸多重要的性質(zhì)，進(jìn)行
  • 關(guān)鍵字： 識別  方法  設計  人臉  融合  網(wǎng)絡(luò )  貝葉斯  分類(lèi)  RBF  

貝葉斯網(wǎng)絡(luò )在學(xué)生模型建模中的應用分析

  • 將課程教學(xué)資源融合到學(xué)生模型構建中，描述了包括領(lǐng)域知識拓撲結構的建立、條件概率表學(xué)習算法的推理的詳細過(guò)程，最終得到了學(xué)生模型中關(guān)于章節知識項的貝葉斯網(wǎng)絡(luò )結構圖，并通過(guò)一個(gè)實(shí)驗系統對個(gè)性化教學(xué)系統中學(xué)生模型建構的整個(gè)框架的可行性進(jìn)行了驗證。
  • 關(guān)鍵字： 應用  分析  建模  模型  網(wǎng)絡(luò )  學(xué)生  貝葉斯  

基奇PCA的貝葉斯網(wǎng)絡(luò )分糞器研究

  • 1 引言
    近幾年來(lái)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò )已成為數據挖掘和知識發(fā)現中的一個(gè)主要工具，在分類(lèi)、聚類(lèi)、預測和規則推導等方面取得了良好的應用效果。從歷史數據中學(xué)習貝葉斯網(wǎng)絡(luò )可采用基于依賴(lài)分析的方法。
    常用的有：用
  • 關(guān)鍵字： 研究  網(wǎng)絡(luò )  貝葉斯  PCA  基奇  
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