机器学习领域一个非常重要理论就是贝叶斯理论，本文就是一篇关于使用朴素贝叶斯分类器来进行多维数据分类的学习使用文档，由于使用latex进行排版，所以就直接上传PDF文档了，如有问题可以在CSDN上私信我，多谢批评指正。
2024/2/23 15:46:48
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配套的相关资料，好东西。
菜菜的课程，看了就知道是好东西了。
01决策树课件数据源码02随机森林03数据预处理和特征工程04主成分分析PCA与奇异值分解SVD05逻辑回归与评分卡06聚类算法Kmeans07支持向量机上08支持向量机下09回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归010朴素贝叶斯011XGBoost
菜菜的课程，看了就知道是好东西了。
01决策树课件数据源码02随机森林03数据预处理和特征工程04主成分分析PCA与奇异值分解SVD05逻辑回归与评分卡06聚类算法Kmeans07支持向量机上08支持向量机下09回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归010朴素贝叶斯011XGBoost
2024/2/5 9:49:43
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为了辨识一类非线性Hammerstein-Wiener系统，基于递推贝叶斯算法和奇异值分解，提出了一种两阶段在线辨识算法。
该算法首先利用递推贝叶斯算法估计乘积项参数，然后利用奇异值分解得到待估计参数。
仿真结果表明，所提算法可以较小的计算量获得精度较高的参数估计值。
该算法首先利用递推贝叶斯算法估计乘积项参数，然后利用奇异值分解得到待估计参数。
仿真结果表明，所提算法可以较小的计算量获得精度较高的参数估计值。
2024/1/30 3:35:11
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授课教师：冯婕模式识别第一章绪论模式识别第二章贝叶斯决策理论模式识别第三章线性判别函数模式识别第四章近邻法……
2024/1/28 20:51:11
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1.C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。
2.K-means算法：是一种聚类算法。
3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google算法的重要内容。
7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。
8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。
9.NaiveBayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（NaiveBayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝
2.K-means算法：是一种聚类算法。
3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google算法的重要内容。
7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。
8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。
9.NaiveBayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（NaiveBayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝
2024/1/25 9:25:40
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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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