里面是一个贝叶斯攻击图源代码，内容很全，里面是一个贝叶斯攻击图源代码，内容很全，
2023/7/16 22:50:23
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本报告包括详尽完整的文本分类处理过程，包括语料库的处理、jieba分词、停用词无关词处理、词袋模型的构建（CHI值检验用于特征筛选、tfidf作为特征向量值）。
并用自编朴素贝叶斯以及sklearn包中的SVM进行了文本效果的检测，通过混淆矩阵和roc曲线展现了实现效果。
实验报告写的很详细，不懂的地方可以看报告以及看博客中的部分细节讲解。
并用自编朴素贝叶斯以及sklearn包中的SVM进行了文本效果的检测，通过混淆矩阵和roc曲线展现了实现效果。
实验报告写的很详细，不懂的地方可以看报告以及看博客中的部分细节讲解。
2023/7/15 21:32:55
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机器学习数据资源可用于朴素贝叶斯垃圾邮件过滤器中的一些训练文本数据集。
使用朴素贝叶斯解决一些现实生活的问题时，需要先从文本内容得到字符串列表，然后生成词向量。
其中朴素贝叶斯的一个最著名的应用：电子邮件垃圾过滤。
使用朴素贝叶斯解决一些现实生活的问题时，需要先从文本内容得到字符串列表，然后生成词向量。
其中朴素贝叶斯的一个最著名的应用：电子邮件垃圾过滤。
2023/7/15 10:08:12
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朴素贝叶斯分类器MATLAB源代码，里面含有使用实例，用的是UCI的mushroom数据集。
分类器详细介绍见：http://blog.csdn.net/yunduanmuxue/article/details/39693917
分类器详细介绍见：http://blog.csdn.net/yunduanmuxue/article/details/39693917
2023/7/6 0:25:36
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https://blog.csdn.net/weixin_44049128/article/details/86502423此篇博文代码。
2023/6/29 4:17:22
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关于贝叶斯算法及历史的介绍。
【贝叶斯公式】 设D1，D2，……，Dn为样本空间S的一个划分，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di)＞0(i=1，2，…，n)。
对于任一事件x，P(x)＞0，则有： n P(Dj/x)=p(x/Dj)P(Dj)/∑P(X/Di)P(Di) i=1
【贝叶斯公式】 设D1，D2，……，Dn为样本空间S的一个划分，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di)＞0(i=1，2，…，n)。
对于任一事件x，P(x)＞0，则有： n P(Dj/x)=p(x/Dj)P(Dj)/∑P(X/Di)P(Di) i=1
2023/6/15 15:40:42
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matlab图像处理包括数据反演以及其他图像的基础处理，打开文件夹中GUI.m直接运行即可。
采用gui界面设计，包括温度叶绿色等的反演以及bp神经网络、贝叶斯算法等图像分类，以及图像旋转等简单操作。
由于对fig使用不甚了解，所有界面均直接有代码设计完成。
采用gui界面设计，包括温度叶绿色等的反演以及bp神经网络、贝叶斯算法等图像分类，以及图像旋转等简单操作。
由于对fig使用不甚了解，所有界面均直接有代码设计完成。
2023/6/15 13:12:36
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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