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1.
数据分类是种数据分析形式,可以用于提取重要数据类的模型或未来的数据趋势,其方法也十分繁多.本文将简单介绍数据分类的核心思想并讨论最主要的两种数据分类方法--判定树和贝叶斯分类. 相似文献
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3.
在科学飞速发展的今天,概率统计学在我们生活中扮演着越来越重要的角色,并且已经广泛地应用到生活的各个领域中,成为一门非常重要的学科。那么研究概率和统计是很有必要的。 相似文献
4.
陶宇宇 《江西电力职业技术学院学报》2021,34(9):75-76
简述了直觉思维的优点和局限性,引出反直觉教学法,并以扑克牌、抛硬币等有趣的生活为实例,结合概率论古典概型、全概率公式、贝叶斯定理等知识点,详细阐述了反直觉教学法在概率论教学中的具体应用,希望为概率论课程教学提供一种新的教学方法. 相似文献
5.
包萍 《宁夏师范学院学报》2007,28(6):96-98
本文考虑了根据样本数据建立贝叶斯信念网络构造算法在电信CRM中的应用,并对电信10000个样本进行了挖掘、分析、评估. 相似文献
6.
程昌品 《广东教育学院学报》2007,27(5):79-82
朴素贝叶斯分类算法应用于毕业生就业预测分析,关键是建立有效的分类模型.文章提出了一种有效分类模型的发现算法,并研究了该算法实施中的零值属性计数、缺失数据问题及解决方法,能有效解决毕业生就业预测的可靠性问题. 相似文献
7.
将NTM方法应用于非线性贝叶斯动态模型，给出了它的递推公式以及随机变量的数字特征的计算，与蒙特卡洛方法相比提高了效率和精度. 相似文献
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