1. 樸素貝葉斯算法（Naive Bayes） 樸素貝葉斯算法是一種基于貝葉斯定理，通過計算P(Y|X)來預測X對應的Y的概率的算法。其中P(Y|X)表示在知道X的條件下Y發生的概率，P(X|Y)表示在知道Y的條件下X發生的概率，P(Y)和P(X)是先驗概率。這種算法適用于分類問題，例
2023-08-24 15:40:10
558 電子發燒友網站提供《PyTorch教程22.9之樸素貝葉斯.pdf》資料免費下載
2023-06-06 09:22:30
0 在眾多機器學習分類算法中，本篇我們提到的樸素貝葉斯模型，和其他絕大多數分類算法都不同，也是很重要的模型之一。
2023-01-16 10:11:21842 
深度學習已經徹底改變了機器學習系統及其功能，但它不一定是最適合所有任務的方法。對于其他類型的應用程序，使用傳統的模式識別方法（如邏輯回歸、樸素貝葉斯或 k 均值聚類）可能更合適。因此，選擇正確的機器學習算法的標準是必要的。這些標準描述如下。
2022-12-02 14:49:00364 
有用labview做貝葉斯網絡進行故障診斷的朋友嗎？我雖然有些labview基礎,但對貝葉斯網絡、故障診斷是剛開始學，有的話多指導啊，共同進步！
2012-03-10 19:26:38
樸素貝葉斯（ NB ）是一種簡單但功能強大的概率分類技術，具有良好的并行性，可以擴展到大規模數據集。
2022-10-10 14:50:41663 
簡述對貝葉斯公式的基本理解
2021-10-18 10:01:460 樸素貝葉斯方法是在貝葉斯算法的基礎上進行了相應的簡化，即假定給定目標值時屬性之間相互條件獨立。也就是說沒有哪個屬性變量對于決策結果來說占有著較大的比重，也沒有哪個屬性變量對于決策結果占有著較小的比重
2021-10-02 17:14:008129 針對已有協同過濾推薦技術中評分矩陣極度稀疏問題，提岀了一種基于低秩矩陣填充技術的推薦算法。該算法從貝葉斯框架出發，提出了能夠解決低秩矩陣問題的分層高斯先驗模型，并將廣乂近似消息傳遞算法嵌λ到貝葉斯
2021-06-19 11:43:5614 為準確評估計算機網絡的脆弱性，結合貝葉斯網絡與攻擊圖提出一種新的評估算法。構建攻擊圖模型RSAG，在消除攻擊圖中環路的基礎上，將模型轉換成貝葉斯網絡攻擊圖模型BNAG，引人節點攻擊難度和節點狀態變遷
2021-06-11 14:23:279 樸素貝葉斯（NB）算法應用于文本分類時具有簡單性和高效性，但算法中屬性獨立性與重要性一致的假設，使其在精確度方面存在瓶頸。針對該問題，提出一種基于泊松分布的特征加權NB文本分類算法。結合泊松分布模型
2021-05-28 11:30:244 今天想談的問題是：什么是貝葉斯優化/Bayesian Optimization，基本用法是什么？ 本文的定位是：幫助未接觸、僅聽說過、初次接觸貝葉斯優化的小白們一文看懂什么是貝葉斯優化和基本用法
2021-04-09 11:26:4113957 
和樸素貝葉斯等四個門類。 1. 聚類算法：k-means 聚類算法的目標：觀察輸入數據集，并借助數據集中不同樣本的特征差異來努力辨別不同的數據組。聚類算法最強大之處在于，它不需要本文中其他算法所需的訓練過程，您只需簡單地提供數據，告訴算法你想創造多少簇（樣本的組別）
2021-03-24 16:14:315583 分類問題是數據挖掘和機器學習領域硏究的重點問題，貝葉斯網絡模型因其簡單髙效的特點而廣泛應用于分類問題。一依賴估測器（ODE）模型作為半監督學習貝葉斯網絡模型中的經典模型，受到研究人員的廣泛關注。現有
2021-03-17 15:05:1012 的互信息特征選擇算法，從而實現更高效的特征降維。針對樸素貝葉斯分類算法的獨立性假設問題，在樸素貝葉斯分類時使用改進互信息值進行特征加權，消除部分樸素貝葉斯條件獨立性假設對郵件分類的不利影響。實驗結果表明，相
2021-03-16 10:15:1612 本文介紹了10大常用機器學習算法，包括線性回歸、Logistic回歸、線性判別分析、樸素貝葉斯、KNN、隨機森林等。
2020-11-20 11:10:042284 互聯網中存在的內部威脅具有隱蔽性高、難以管理等特點。為此，建立一種針對內部威脅的貝葉斯網絡攻擊圖（ＢＮＡＧ）模型。將攻擊者在攻擊過程中的行為作為研究對象，以行為在其動作期間的資源指向為基礎，通過
2020-07-27 16:52:528 為了實現非結構化道路檢測與障礙物的識別，提出了一種基于最小錯誤率貝葉斯決策與 Hough變換相結合的非結構化道路檢測與障礙物識別算法。算法首先將Otsu多閾值理論引入到最小錯誤率貝葉斯決策中并進
2020-07-06 17:45:587 針對室內WiFi和藍牙單獨定位時信標覆蓋有限以及定位精度較低的問題，提出一種基于WiFi與藍牙定位數據的優化貝葉斯融合定位算法。利用高斯核函數對WiFi及藍牙單獨定位結果處理后作為先驗樣本信息，通過
2020-07-06 11:17:2231 樸素貝葉斯方法是一組基于貝葉斯定理的監督學習算法，在給定類變量值的情況下，樸素假設每對特征之間存在條件獨立性。下面我將介紹幾種樸素貝葉斯的方法。
2019-05-06 09:29:449020 本視頻主要詳細介紹了數據挖掘常用算法，分別是樸素貝葉斯、邏輯回歸（logisticregression）、最近鄰算法——KNN、決策樹、Adaboosting。
2019-04-10 16:32:3312713 為解決現有標簽數量估計算法中估計精度與復雜度之間的矛盾，在分析比較現有算法的基礎上，提出一種基于序貫線性貝葉斯的射頻識別（ RFID）標簽數量估計算法。首先，基于線性貝葉斯理論，充分利用空閑、成功
2018-11-16 15:37:306 為了大家可以對貝葉斯算法有更多的了解，為大家整理過一篇關于貝葉斯算法的文章。今天將為大家介紹利用貝葉斯統計的一個實踐案例。通項目實踐達到學以致用的目的，相信大家對貝葉斯統計的理解和掌握都可以更深入，提煉出更精煉的內容。
2018-07-16 17:15:3213518 樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法，是經典的機器學習算法之一，處理很多問題時直接又高效，因此在很多領域有著廣泛的應用，如垃圾郵件過濾、文本分類等。也是學習研究自然語言處理問題的一個很好的切入口。
2018-07-01 08:37:3933612 
學習過概率的人一定知道貝葉斯定理，在信息領域內有著無與倫比的地位。貝葉斯算法是基于貝葉斯定理的一類算法，主要用來解決分類和回歸問題。人工智能之機器學習中最為廣泛的兩種分類模型是1）決策樹模型（Decision Tree Model）和2） 樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model）。
2018-05-29 09:01:00636 目前的多數故事線挖掘研究側重新聞文獻和事件的相似性分析，忽略了故事線的結構化表述及新聞具有的延時性，無法直觀地從模型結果看出不同新聞話題的發展過程。為此，提出一種基于貝葉斯網絡的無監督故事線挖掘算法
2018-04-24 14:51:3218 針對在文本分類中先驗概率的計算比較費時而且對分類效果影響不大、后驗概率的精度損失影響分類準確率的現象，對經典樸素貝葉斯分類算法進行了改進，提出了一種先抑后揚（抑制先驗概率的作用，擴大后驗概率
2018-03-05 11:19:590 貝葉斯分類算法是統計學的一種分類方法，其分類原理就是利用貝葉斯公式根據某對象的先驗概率計算出其后驗概率，然后選擇具有最大后驗概率的類作為該對象所屬的類。 之所以稱之為樸素，是因為貝葉斯分類只做最原始
2018-02-28 10:17:252 本文介紹機器學習中一種基于概率的常見的分類方法，樸素貝葉斯，之前介紹的KNN, decision tree 等方法是一種 hard decision，因為這些分類器的輸出只有0 或者 1，樸素貝葉斯
2018-02-03 14:37:014751 
怎樣通俗易懂地解釋貝葉斯網絡和它的應用？詳情請看下文。貝葉斯網絡是一個用嚴格的數學方法來模擬一個世界的方法，是靈活的，適應于任何你擁有的知識程度的方法，同時也是計算效率的方法。
2018-02-02 16:09:163603 
貝葉斯算法描述及實現根據樸素貝葉斯公式，每個測試樣例屬于某個類別的概率= 所有測試樣例包含特征詞類條件概率P（tk|c）之積* 先驗概率P（c） 在具體計算類條件概率和先驗概率時，樸素貝葉斯分類器有兩種模型
2018-02-02 15:54:016897 
前言 大家經常看到的貝葉斯公式（Bayes）是寫成如下圖的形式，通常以P（A|B），P（B|A）的形式表示，雖然數學上看著簡單，那到底A，B是什么意思，應該怎么去理解呢，然后怎么運用于實際情況呢
2018-02-02 14:13:062885 
來描述變量之間的相互關系。隨著近年來信息科技的發展，貝a斯網絡被廣泛應用于各領域，如工業生產應用、金融預測分析、計算機系統、生物信息處理等。 在引入最大信息系數的基礎上，提出一種改進的貝葉斯網絡結構學習算法。在給定數據集的條件下，基
2018-01-30 17:48:190 針對CLINK算法在路由改變時擁塞鏈路推理性能下降的問題，建立一種變結構離散動態貝葉斯網模型，通過引入馬爾可夫性及時齊性假設簡化該模型，并基于簡化模型提出一種IP網絡擁塞鏈路推理算法（VSDDB
2018-01-16 18:46:260 方法。首先，結合軟件缺陷研究領域與克隆演化領域的相關研究成果，提出了兩大類表征克隆代碼信息的特征，分別是靜態特征和演化特征；其次，通過貝葉斯網絡核心算法來構建克隆有害性預測模型；最后，預測有害克隆代碼發生
2017-12-26 16:32:330 本文主要介紹了4 種應用比較普遍的的機器學習算法，但是機器學習算法還有其他很多不同的算法，大家感興趣的可以自己去了解。 樸素貝葉斯分類是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法，發源于古典數學理論，擁有穩定的數學基礎和分類效率。
2017-12-26 14:45:0225949 基于模式的貝葉斯分類模型是解決數據挖掘領域分類問題的一種有效方法，然而，大多數基于模式的貝葉斯分類器只考慮模式在目標類數據集中的支持度，而忽略了模式在對立類數據集合中的支持度．此外。對于高速動態變化
2017-12-25 14:51:350 針對二元關聯法（BR）未考慮標簽之間相關性，容易造成分類器輸出在訓練集中不存在或次數較少標簽的不足，提出了基于貝葉斯模型的多標簽分類算法（ MLBM）和馬爾可夫型多標簽分類算法（MMLBM）。首先
2017-12-25 13:50:051 受到關注。通過改進詞頻一逆文檔頻率（ TF-IDF），考慮到詞條在類間和類內出現情況對文本分類的影響，提出一種基于軟件錯誤報告數據集的改進多項式樸素貝葉斯算法，同時在Hadoop平臺下使用MapReduce計算模型實現該算法的分布式版本
2017-12-18 11:25:560 這里我們討論Hinton和統計大神Jordan的強強發力的領域。當Bayes網絡發展到高級階段， 概率圖模型使得計算成為問題，由此開啟了Variational Bayes領域。在“變の貝葉斯”里面
2017-12-15 14:37:3013748 針對航班保障服務時間估計的問題，考慮到航班保障服務流程的特殊性、復雜性以及影響因素的不確定性，提出了一種基于貝葉斯網絡（BN）的航班保障服務時間估計模型。該模型把航空領域的專家知識與歷史數據的機器
2017-12-07 14:28:190 針對類屬型數據聚類中對象間距離函數定義的困難問題，提出一種基于貝葉斯概率估計的類屬數據聚類算法。首先，提出一種屬性加權的概率模型，在這個模型中每個類屬屬性被賦予一個反映其重要性的權重；其次，經過貝葉
2017-12-04 16:42:240 高級自動控制算法：BP算法及其matlab實現
2017-12-02 11:45:472 針對主成分分析一貝葉斯判別法（ PCA-BDA）僅支持安全評價但不能發現危險因素的問題，引入屬性重要度的概念，提出一種改進的PCA-BDA算法，并將其應用于石油鉆井安全評價。首先，使用原始
2017-12-01 16:45:461 樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型（Decision Tree Model）和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和決策樹模型相比，樸素貝葉斯分類器
2017-11-30 17:11:342945 
今天介紹機器學習中一種基于概率的常見的分類方法，樸素貝葉斯，之前介紹的KNN, decision tree 等方法是一種 hard decision，因為這些分類器的輸出只有0 或者 1，樸素貝葉斯
2017-11-25 12:49:071221 
，以及空間飛行系統的高速機動性，無線信道傳輸質量會發生動態的變化，一般的壓縮算法無法很好地適應這種時變特性。為此，提出一種基于動態貝葉斯網絡的健壯報頭壓縮算法DBROHC。DBROHC根據解壓端離散的歷史丟包觀測序列，動態調整
2017-11-23 16:58:5413 Android系統手機取證的電子證據進行相應的數據分析，能更方便和直觀的發現手機信息中的重點與需要關注的目標對象。在本文中應用了樸素貝葉斯分類算法對數據中各聯系人進行分類，而樸素貝葉斯分類算法的條件獨立性假設是非常苛刻的，很難
2017-11-23 16:34:300 K-modes算法中原有的分類變量間距離度量方法無法體現屬性值之間差異，對此提出了一種基于樸素貝葉斯分類器中間運算結果的距離度量。該度量構建代表分類變量的特征向量并計算向量間的歐氏距離作為變量間
2017-11-23 14:18:510 為了在降低資源能耗和帶寬占用情況下，提高無線傳感器網絡WSNs移動目標定位跟蹤的精度，提出了基于KullbackLeibler分歧的變分濾波的WSNs貝葉斯移動目標定位跟蹤算法。首先，利用高斯
2017-11-17 14:57:202 偏差和方差與模型復雜度的關系使用下圖更加明了： 當模型復雜度上升的時候，偏差會逐漸變小，而方差會逐漸變大。 常見算法優缺點 1.樸素貝葉斯 樸素貝葉斯屬于生成式模型（關于生成模型和判別式模型，主要
2017-09-29 16:18:197 優中擇優。但是每次都進行這一操作不免過于繁瑣，下面小編來分析下各個算法的優缺點，以助大家有針對性地進行選擇，解決問題。 1.樸素貝葉斯 樸素貝葉斯的思想十分簡單，對于給出的待分類項，求出在此項出現的條件下各個類
2017-09-19 15:17:137 貝葉斯網絡
2017-03-31 10:40:172 基于貝葉斯網絡的WSNs鏈路質量評估機制研究_劉松
2017-03-19 19:11:450 基于改進樸素貝葉斯的入侵檢測方法_孫程
2017-02-27 19:07:370 基于變量分組貝葉斯網絡的安全態勢評估方法_董博
2017-02-27 19:02:570 基于貝葉斯壓縮感知理論的超寬帶通信信道估計_王蔚東
2017-01-07 16:00:430 利用FPGA實現信號處理算法是一個難度頗高的應用，不僅涉及到對信號處理算法、FPGA芯片和開發工具的學習，還意味著要改變傳統利用軟件在DSP上實現算法的習慣，從面向硬件實現的算法設計、硬件實現、結構優化和算法驗證等多個方面進行深入學習。
2016-12-26 17:26:4112 基于貝葉斯網絡的智能變電站風險關聯模型_曲朝陽
2016-12-16 15:48:480 器）、第二代神經網絡（非線性）及其在預測領域的應用，到支持向量機，最后是深度學習。第二條主線是貝葉斯理論，從樸素貝葉斯算法到貝葉斯網，最后是隱馬爾科夫模型，這部分屬于智能推理的范疇。
2015-12-08 17:48:4675 模糊濾波的mamdani算法及其Matlab實現
2015-11-17 18:23:0140 貝葉斯 是基于概率的一種算法，是Thomas Bayes：一位偉大的數學大師所創建的。貝葉斯理論假設：如果事件的結果不確定，那么量化它的唯一方法就是事件的發生概率。如果過去試驗中事
2011-06-01 17:58:3946 由于故障樹分析方法在可靠性分析中存在局限性,研究貝葉斯網絡在可靠性分析中的應用,給出了故障樹向貝葉斯網絡轉化的方法,以及基于貝葉斯網絡求解頂事件發生概率的算法.最后
2010-02-21 10:24:2114 提出了融合2DPCA 和貝葉斯的人臉識別方法。首先用2DPCA 方法進行識別，選擇得分前10 名的圖像作為候選圖像，然后對候選圖像和測試圖像進行小波分解，對得到的高頻與低頻子圖并
2010-01-22 15:38:404 為了提高最小二乘支持向量機的魯棒性，介紹了加權最小二乘支持向量機，給出了確定加權向量的一般方法。并介紹了基于貝葉斯框架的加權LS-SVM參數的優化方法，利用它建立了
2010-01-09 14:02:009 貝葉斯網絡是以概率理論為基礎的不確定知識表示模型，貝葉斯網絡推理的目的是得到隨機變量的概率分布。目前，最流行的推理算法是聯合樹算法，它的主要思想是將貝葉斯網絡
2009-08-15 09:34:1637 本文針對垃圾郵件過濾問題，結合中文自身的特點，把廣泛適用于英文文本和郵件分類的樸素貝葉斯過濾方法應用在垃圾郵件網關郵件過濾層；把信息增益修剪方法經過改進作為中
2009-08-14 14:28:0817 提出了融合小波和貝葉斯的人臉識別方法。對原始圖像采用小波分解后，原始圖像被分解到不同的頻帶上。利用小波理論分析可知，在每一級分解中，低頻子圖像包含了原始圖像
2009-07-15 10:30:1010 匹配引擎不是簡單的搜索，而是全新的深層次信息挖掘。該文構建一種基于貝葉斯網絡模型的匹配引擎。項目需求中有4種類型的節點集合，通過建模，設計一個4層貝葉斯網絡，主要
2009-04-17 09:29:1921 針對軟件項目面臨失敗風險的問題，提出一種新的軟件風險評估模型，采用貝葉斯網絡推理風險發生的概率，用模糊語言評估風險后果與損失的方法。實踐證明，通過應用基于貝葉
2009-04-10 09:35:0524 基于應變模態和貝葉斯方法的桿件損傷識別 提出了一種基于空間桿系結構應變模態和貝葉斯統計方法的損傷識別方法。對于空間桿系結構,認為其桿件只承受軸向應力,因此,由節
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