针对二元关联法（BR）未考虑标签之间相关性，容易造成分类器输出在训练集中不存在或次数较少标签的不足，提出了基于贝叶斯模型的多标签分类算法（ MLBM）和马尔可夫型多标签
2017-12-25 13:50
贝叶斯统计为你提供了在新数据的证据中更新你的评估工具，这是一个在许多现实世界场景中常见的概念，如跟踪大流行病，预测经济趋势，或预测气候变化。
2021-06-23 17:52
在众多机器学习分类算法中，本篇我们提到的朴素贝叶斯模型，和其他绝大多数分类算法都不同，也是很重要的模型之一。
2023-01-16 10:11
学习过概率的人一定知道贝叶斯定理，在信息领域内有着无与伦比的地位。贝叶斯算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。人工智能之机器学习中最为广泛的两种分类模型
2018-05-29 09:01
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型（Decision Tree
2017-11-30 17:11
人群目标的准确分割，是进行多相机联合目标跟踪与识别的关键。该文首先构造包含位置、尺寸、姿态信息的人体粗略姿态模型，并利用贝叶斯模
2010-03-06 11:44
针对软件项目面临失败风险的问题，提出一种新的软件风险评估模型，采用贝叶斯网络推理风险发生的概率，用模糊语言评估风险后果与损失的方法。实践证明，通过应用基于
2009-04-10 09:35
分布。这个方法相当复杂，原理方面我们这里不做详细描述，这里只说明一些简单的概念，为什么使用MCMC呢？ 频率主义和贝叶斯回归方法之间的关键区别在于他们如何处理参数。在频率统计中，线性回归
2022-10-08 15:59
归纳学习（Inductive Learning）：先从训练样本中学习到一定的模式，然后利用其对测试样本进行预测（即首先从特殊到一般，然后再从一般到特殊），这类模型如常见的贝叶斯
2023-11-16 10:38
互联网中存在的内部威胁具有隐蔽性高、难以管理等特点。为此，建立一种针对内部威胁的贝叶斯网络攻击图（ＢＮＡＧ）模型。将攻击者在攻击过程中的行为作为研究对象，以行为在其动作
2020-07-27 16:52
