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贝叶斯算法分类-基本概念
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1贝叶斯定理
P(H):先验概率
P(H|X):后验概率——在条件X下,H的后验概率,即给定观测数据样本X,假定H成立的概率
X:数据元组——通常用n个属性集的测量值描述
H:假设
P(H|X)=P(X|H)*P(H)/P(X)
∵P(H∩X ...
2018-5-18 10:11 - daka123 - 现金交易版
数据挖掘贝叶斯算法
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写的关于
贝叶斯算法在数据挖掘中的一个小论文,理论不是很完全,有缺点,请大家帮忙指导一下!
2009-8-17 09:13 - ipv6lw - 论文版
贝叶斯算法变量挑选
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请教大家一个问题:举个例子,如图,每一行代表的是一个肿瘤样本,约有200个样本。gold standard表示肿瘤的良恶性(0和1),ABCDEFGH分别代表8个关键基因是否表达(0和1,其实还有很多基因没有展示)。现在我想实现 ...
2018-6-9 14:25 - lanhong1993 - R语言论坛
基于朴素贝叶斯算法的垃圾短信智能识别系统
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摘要:在信息化时代,垃圾短信、诈骗短信越来越成为人们日常生活中的困扰。在对垃圾短信的发展及市面上现有的拦截垃圾短信的软件进行分析后,发现垃圾短信为了躲避拦截在不断变化,拦截软件需要更加智能的去识别这些垃圾 ...
2017-12-29 19:20 - 论文库 - 人工智能论文版
基于朴素贝叶斯算法的社交网络数据挖掘技术研究
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摘要:近年来,随着互联网技术飞速发展与普及,大量社交网络平台迅速崛起;社交网络平台拉近了日常人际关系,提供了便捷的信息通讯交流通道;同时,针对社交网络平台数据挖掘的技术研究成为不可缺少的网络数据研究领域一部 ...
2017-9-29 04:40 - AIworld - 人工智能论文版