实验描述:对指定数据集进行分类问题的分析，选择适当的分类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告数据集：balance-scale.data（见附件一），已无数据集构建贝叶斯分类器。
数据包括四个属性：五个属性值第一个属性值表示样本的类别号，其他四个属性为四个不同的特征值。
数据包括四个属性：五个属性值第一个属性值表示样本的类别号，其他四个属性为四个不同的特征值。
2016/6/24 21:06:17
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用MatLab编写的正态分布模式下的贝叶斯分类器。
很多模式识别的课设就有相关题目。
不只有样本分类而且会在二维坐标系下画出，正确分类与错误分类的点都会有不同的标志。
很多模式识别的课设就有相关题目。
不只有样本分类而且会在二维坐标系下画出，正确分类与错误分类的点都会有不同的标志。
2018/10/26 3:53:30
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这个和我以前传的有了一点改动就是把训练模型和预测分为了2个工程了更方便了里面有readme.txt.还可以看看我前面上传那个工程的“资源描述”
2016/2/22 2:32:32
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贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最初再利用期望值和修正概率做出最优决策。
贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是： 1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。
2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。
3、根据后验概率大小进行决策分类。
贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是： 1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。
2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。
3、根据后验概率大小进行决策分类。
2017/1/20 23:27:27
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利用100个男女训练集样本，使用贝叶斯分类器判别男女。
1.采用最大似然法和贝叶斯估计的方法获得密度函数，设定不同的先验概率，观察判别结果正确率。
2.分别在男女相关不相关的情况下分析结果正确率。
3.设定不同的风险，采用最小风险的Bayes决策反复上面实验。
1.采用最大似然法和贝叶斯估计的方法获得密度函数，设定不同的先验概率，观察判别结果正确率。
2.分别在男女相关不相关的情况下分析结果正确率。
3.设定不同的风险，采用最小风险的Bayes决策反复上面实验。
2018/9/4 4:21:32
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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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