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貝葉斯 文章 進(jìn)入貝葉斯技術(shù)社區(qū)
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(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)主要工具，在分類、聚類、預(yù)測(cè)和規(guī)則推導(dǎo)等方面取得了良好的應(yīng)用效果。從歷史數(shù)據(jù)
- 關(guān)鍵字： PCA 貝葉斯 網(wǎng)絡(luò)
RBF網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類器融合的人臉識(shí)別方法設(shè)計(jì)
- RBF網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類器融合的人臉識(shí)別方法設(shè)計(jì),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)和貝葉斯分類器融合的設(shè)計(jì)。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(zhuǎn)置不變性、旋轉(zhuǎn)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(shí)別 方法 設(shè)計(jì) 人臉 融合 網(wǎng)絡(luò) 貝葉斯 分類 RBF
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在學(xué)生模型建模中的應(yīng)用分析
- 將課程教學(xué)資源融合到學(xué)生模型構(gòu)建中，描述了包括領(lǐng)域知識(shí)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的建立、條件概率表學(xué)習(xí)算法的推理的詳細(xì)過(guò)程，最終得到了學(xué)生模型中關(guān)于章節(jié)知識(shí)項(xiàng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，并通過(guò)一個(gè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)個(gè)性化教學(xué)系統(tǒng)中學(xué)生模型建構(gòu)的整個(gè)框架的可行性進(jìn)行了驗(yàn)證。
- 關(guān)鍵字： 應(yīng)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(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)主要工具，在分類、聚類、預(yù)測(cè)和規(guī)則推導(dǎo)等方面取得了良好的應(yīng)用效果。從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可采用基于依賴分析的方法。
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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