简介：RSS是一种基于RDF／XML描述的全新的互联网信息获取方式。但目前，RSS文档的分类完全依赖于预先设定，对于适应用户多变的需求存在着明显的不足。朴素贝叶斯分类器是解决自然语言文本文档分类问题的最有效的方法之一。通过构造朴素贝叶斯学习器，用户可以构造出符合自己要求的RSS分类结构。实验结果表明，这种基于朴素贝叶斯方法的分类器。可以很好地实现对RSS文档的自动分类。

简介：摘要：本文利用基于朴素贝叶斯算法进行了文本分类研究，选择词频-逆文档频率方法生成特征向量表示文本特征，选择国际通用数据集，基于朴素贝叶斯分类算法进行了实验，并与SVM的分类效果进行了对比分析。结果显示，该算法分类效果及效率较好。

简介：摘要贝叶斯分类便是统计分类学习中的一种，而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类学习中的一种。朴素贝叶斯分类的应用有很多，其在文本分来方面有这重要的地位。本文着重分析的应用便是朴素贝叶斯分类在垃圾邮件方面的步骤过程。在垃圾邮件分类的实例中，先对待分类邮件内容进行拆解，拆成一个一个词，再设定两个类，分别为正常邮件和垃圾邮件，通过贝叶斯公式得出每一个词即每个属性在两个类条件下的概率，由于属性的独立性，求出待分类邮件在两个类条件下概率，比较概率的大小即可确定该邮件的类别。

简介：基于大数据对大学生体质进行分类预测,有助于大学体育治理体系的建设,朴素贝叶斯模型是一种操作简单且性能较好的机器学习分类算法.基于朴素贝叶斯分类算法,采用广州商学院2014、2015年学生体测数据及其评分结果作为源数据,构建大学生体质分类器.应用此分类器可对大学生的体质状况实现一定概率意义上正确的判断,从而可以对体质存在隐患概率比较大的学生给出主动性预警,以便大学体育对学生进行群体性的体质判断、进行个性化的有效干预,从而促进学生健康发展,提高大学生整体体质水平.分类器模型用Python编码实现,最后用与训练数据不重叠的历史体质数据检测分类器的准确率,结果显示,基于朴素贝叶斯算法的体质分类器达到了78%的正确率.

简介：摘要：贝叶斯公式是概率论与随机过程课程中一个十分关键的理论部分。本文给出了贝叶斯公式在现实生活中的常见应用。

简介：贝叶斯分类方法,是以概率假设为基础的.假设需要分类的数据遵循某种假设分别,通过这些概率分布以及对观察数据本身进行推理,得出最好的分类结果.本文重点介绍贝叶斯分类模型的相关理论基础以及常见的几种贝叶斯分类模型.

简介：针对性能退化服从对称Laplace过程的产品,对其可靠性评估提出了贝叶斯方法.采用对称Laplace过程描述产品的退化过程,通过确定模型中的参数服从固定的先验分布,并且利用Gibbs抽样的方法,建立基于退化数据的贝叶斯估计模型,得到参数的后验分布.用蒙特卡洛模拟计算得到其可靠性,最后通过仿真模拟验证了模型的有效性.

简介：摘要采用贝叶斯回归分析模型对300MW燃煤锅炉的NOx排放特性建立模型。利用热态实炉试验数据对模型进行了训练和验证。然后利用蚁群算法对该模型进行优化，从670个工况中选三个典型的工矿进行优化。结果表明，贝叶斯回归分析能很好的模拟NOx的排放特性，而且易操作，另外因为是从概率的角度进行分析处理，因此并不存在过拟合以及泛化能力的问题，为燃烧建模提供了一种新的角度。

简介：提出基于贝叶斯思想的图模型结构检测方法：首先给出精度矩阵新的参数化方法，且通过MCMC方法给出算法设计，最后将该图模型方法应用于中国证券市场，研究在牛市和熊市下证券市场六大板块之间的条件相关性。实证结果表明：牛市和熊市下的行业板块图结构存在显著差异，熊市似乎有着更强的相关性。

简介：摘要

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简介：摘要：针对大跨悬索桥的模态阻尼的风速依赖特性还未被深入探究的问题，以某悬索桥健康监测系统获取的加劲梁加速度时程序列为分析对象，采用环境激励法(Natural Excitation Technique, NExT)和贝叶斯快速傅里叶算法方法(Fast Fourier Transform)相结合的方法，识别了某悬索桥在3组风速下的模态频率和模态阻尼比，重点分析了结构模态阻尼比的风速依赖特征、概型分布及其置信区间，探讨了大跨悬索桥模态阻尼随风速的变化规律。

简介：摘要：贝叶斯公式是概率论中很重要的公式，贝叶斯公式在医学、信息传递、生产、侦破

简介：贝叶斯决策是决策者经常使用的一种决策方法，具有较严谨的分析思路，但本身也存在一些问题，本文其存在的两点缺陷进行了分析提出了相应的改进方法。

简介：借助概率论中的贝叶斯公式理论和方法,对现实中人们对有关化验结果的疑惑进行了详细的解释,从而使人们能更科学地理解化验结果,深刻感知数学在解决实际问题的作用.

简介：摘要：贝叶斯公式是建立在全概率公式的基础之上得到的，在各个领域有广泛的应用。本文采用探索式、启发式教学方法对贝叶斯公式进行教学设计。通过生活中的实际例子吸引学生注意力，以问题为导向，以分析为重点，以应用为巩固拓展，引导学生思考、解决问题，进而使学生较快理解与掌握贝叶斯公式的基本思想和基本求解步骤。

简介：未来战争中指挥信息系统将会遭受复杂多变的赛博攻击,现有方法无法准确评估赛博攻击对任务执行造成的影响程度,提出了一种基于贝叶斯网络的核心任务多因子影响估计方法。首先,根据系统内部调用关系,建立了系统对象依赖图,捕获攻击影响传播到其他对象的途径;然后,在系统对象依赖图基础上,构建了任务—任务功能—资源(MTA)映射关系,将赛博攻击影响与任务进行关联;最后,通过采集赛博攻击情况下的资源监测数据,利用贝叶斯网络进行任务影响估计,从而评估赛博攻击对任务造成影响的概率,为指挥员决策提供可靠依据。

简介：摘要：随着互联网技术的高速发展，Web应用已成为信息交换的重要平台。然而，Web安全问题也随之凸显，尤其是恶意流量的检测成为了网络安全领域的一大挑战。恶意流量不仅威胁用户隐私安全，也给企业带来了巨大的经济损失。贝叶斯算法以其概率理论为基础，通过学习历史数据更新检测模型，表现出对新型恶意流量的良好适应性和较高的检测准确率。本文旨在探讨基于贝叶斯算法的Web恶意流量检测方法，验证了该方法在实际应用中的有效性和可行性。

简介：在决策与判断研究中，贝叶斯（Bayes）理论起着十分重要的作用，对于法律决策、司法判断的量化研究，也莫能例外，因为法官判案的过程可以视为在特定的证据条件下，对被告刑事责任（是否定罪、如何量刑）、民事责任（是否归责、如何赔偿）的判断和决策过程。在《法官如何思考》一书中，波斯纳举了一个无陪审团且证人是原告本人的关于性别歧视诉讼案件的例子。