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- MATLAB求图像中心;包含朴素贝叶斯代码等等(MATLAB for image centers, including plain Bias code, and so on)
PNN网络代码
- 概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出,是径向基网络的一个分支,属于前馈网络的一种。它具有如下优点:学习过程简单、训练速度快;分类更准确,容错性好等。从本质上说,它属于一种有监督的网络分类器,基于贝叶斯最小风险准则。(Probabilistic neural network was first proposed by Dr. D.F.Speeht in 1
patter
- 1. 以身高为例,画出男女生身高的直方图并做对比; 2. 采用最大似然估计方法,求男女生身高以及体重分布的参数; 3. 采用贝叶斯估计方法,求男女生身高以及体重分布的参数(假定方差已知,作业请注明自己选定的一些参数情况); 4. 采用最小错误率贝叶斯决策,画出类别判定的决策面。并判断某样本的身高体重分别为(160,45)时应该属于男生还是女生?为(178,70)时呢?(1. take height as an example, d
Beyes
- 实验要求: 1. 以身高为例,画出男女生身高的直方图并做对比; 2. 采用最大似然估计方法,求男女生身高以及体重分布的参数; 3. 采用贝叶斯估计方法,求男女生身高以及体重分布的参数(假定方差已知,作业请注明自己选定的一些参数情况); 4. 采用最小错误率贝叶斯决策,画出类别判定的决策面。并判断某样本的身高体重分别为(160,45)时应该属于男生还是女生?为(178,70)时呢?(Experimental requirement
pattern recognize1
- 1. 以身高为例,画出男女生身高的直方图并做对比; 2. 采用最大似然估计方法,求男女生身高以及体重分布的参数; 3. 采用贝叶斯估计方法,求男女生身高以及体重分布的参数(假定方差已知,作业请注明自己选定的一些参数情况); 4. 采用最小错误率贝叶斯决策,画出类别判定的决策面。并判断某样本的身高体重分别为(160,45)时应该属于男生还是女生?为(178,70)时呢?(The program is used for classif
PNN
- 概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出,是径向基网络的一个分支,属于前馈网络的一种。它具有如下优点:学习过程简单、训练速度快;分类更准确,容错性好等。从本质上说,它属于一种有监督的网络分类器,基于贝叶斯最小风险准则。(The rate neural network, first proposed in 1989, is a branch of the RB
深入浅出数据分析.pdf
- 《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式,生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术:数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧;正文以后,意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具,在充分展现《深入浅出数据分析》目标知识以外,为读者搭建了走向下一步深入研究的桥梁。 《深入浅出数据分析》构思跌宕起
gwr_models
- 此代码可以用于实现地理加权回归分析;包括普通的地理加权回归和贝叶斯地理加权回归;包含算法代码和应用实例的代码(Geographically weighted regression analysis)
第一次作业_基于分类算法的雷达状态识别
- 第一次作业_基于分类算法的雷达状态识别 对于本数据集中的雷达状态识别,数据降维前使用朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络的分类算法对于识别的准确率无太大影响;数据降维后使用神经网络算法最优,支持向量机算法其次,朴素贝叶斯算法较差。此外,训练样本越多,分类准确率有小幅度提高。(First Operation Radar State Recognition Based on Classification Algorithms
PR代码及资料
- 1. 以身高为例,画出男女生身高的直方图并做对比; 2. 采用最大似然估计方法,求男女生身高以及体重分布的参数; 3. 采用贝叶斯估计方法,求男女生身高以及体重分布的参数(注明自己选定的参数情况); 4. 采用最小错误率贝叶斯决策,画出类别判定的决策面。并判断某样本的身高体重分别为(160,45)时应该属于男生还是女生?为(178,70)时呢?(1. Take the height as an example, draw the his