

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、貝葉斯學(xué)習(xí)理論使用概率表示各種形式的知識(shí)和不確定性,并通過(guò)概率規(guī)則來(lái)實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)和推理過(guò)程,是處理不確定信息的有力工具。本文在學(xué)習(xí)貝葉斯學(xué)習(xí)理論的基本觀點(diǎn)和研究它的背景與現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,詳細(xì)討論了幾種常用的貝葉斯分類模型的分類原理和性能,并主要研究了以下幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題:樸素貝葉斯分類模型及其改進(jìn)、貝葉斯回歸型支持向量機(jī)及其在聚丙烯腈生產(chǎn)過(guò)程軟測(cè)量建模中的應(yīng)用。 分類是數(shù)據(jù)挖掘中一項(xiàng)十分重要的任務(wù),其目的是找出分類函數(shù)或者分類模型。本文提
2、出了一種基于互信息屬性約簡(jiǎn)的樸素貝葉斯分類器,此方法從信息論角度出發(fā),并給出屬性重要性的度量方法和相應(yīng)的屬性約簡(jiǎn)算法,找出一組最近似獨(dú)立的屬性約簡(jiǎn)子集,弱化屬性間的依賴關(guān)系,再利用樸素貝葉斯分類器對(duì)約簡(jiǎn)子集進(jìn)行訓(xùn)練得到分類器,從而提高樸素貝葉斯分類器的性能。 針對(duì)支持向量機(jī)在小樣本情況下泛化性能不高的問(wèn)題,本文把貝葉斯證據(jù)框架引入到支持向量機(jī)回歸問(wèn)題中,用來(lái)調(diào)整支持向量機(jī)模型中的核參數(shù)和正則化參數(shù)接近最優(yōu),進(jìn)而提高模型在小樣本下
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 貝葉斯方法在化工軟測(cè)量建模中的應(yīng)用研究.pdf
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在軟測(cè)量建模中的應(yīng)用研究.pdf
- 貝葉斯統(tǒng)計(jì)建模方法及其在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用.pdf
- 貝葉斯網(wǎng)建模技術(shù)及其在決策中的應(yīng)用.pdf
- 貝葉斯方法在精算模型中的應(yīng)用.pdf
- 基于貝葉斯核學(xué)習(xí)的軟測(cè)量模型在濃密洗滌過(guò)程中的應(yīng)用.pdf
- MCMC方法及在貝葉斯統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用.pdf
- 貝葉斯方法在基于風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)中的應(yīng)用.pdf
- 粗糙集理論的擴(kuò)展及其在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模中的應(yīng)用.pdf
- 最大熵原理與貝葉斯方法在測(cè)量數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用.pdf
- 貝葉斯分類方法及其在冠心病診療中的應(yīng)用研究.pdf
- 動(dòng)態(tài)測(cè)量誤差的貝葉斯建模預(yù)報(bào).pdf
- 貝葉斯方法在保險(xiǎn)精算中的應(yīng)用研究.pdf
- 貝葉斯決策理論及其在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用.pdf
- 多模型融合建模方法研究及其在軟測(cè)量中的應(yīng)用.pdf
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及其在ICU患者預(yù)后評(píng)估中的應(yīng)用.pdf
- 貝葉斯平均模型及其在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用探索.pdf
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在認(rèn)知診斷中的應(yīng)用.pdf
- 貝葉斯層次聚類及其在文本挖掘中的應(yīng)用.pdf
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及其在范例推理中的應(yīng)用研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論