Matlab高斯侈靡贝叶斯算法以及KNN分类算法的实现。
培训以及测试数据取自UCI机械学习数据存储库的“玻璃识别数据集”。
数据集在Data文件夹下留意：为了举行KNN的准确性盘算，使用了留一法交织验证。
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数据集在Data文件夹下留意：为了举行KNN的准确性盘算，使用了留一法交织验证。
2023/4/16 14:11:11
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Matlab神经收集货物箱使用教程,其实经由Matlab神经收集货物的一些召唤组合，能够任意实现贝叶斯神经收集货物箱的成果，这里所讲的贝叶斯神经收集货物箱是有第三方凋谢，比力约莫使用的贝叶斯神经收集货物箱。
2023/4/9 19:24:16
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数据开掘的试验报告，共含五个试验，有详尽的试验代码以及截图，自带试验感应。
五个试验分别为数据预处置、数据立方体与联机阐发处置构建、使用Apriori算法开掘频仍项集、贝叶斯遴选分类算法、k-均值聚类算法。
原下载资源需要的积分太多啦（43分），为了便捷巨匠下载重传了一下，巨匠欢喜的下载吧！
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2023/4/7 5:01:53
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一本详尽评释贝叶斯收集的入门书，许多定理有详尽证实且有比力好的例题剖析，值患上一读。
象征性1分，送给需要的同砚。
象征性1分，送给需要的同砚。
2023/3/23 4:13:24
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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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