1 引言近幾年來，貝葉斯網絡已成為數據挖掘和知識發現中的一個主要工具，在分類、聚類、預測和規則推導等方面取得了良好的應用效果。從歷史數據
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PCA 貝葉斯 網絡
本文對應公開課的第13個視頻，這個視頻仍然和EM算法非常相關，第12個視頻講解了EM算法的基礎，本視頻則是在講EM算法的應用。本視頻的主要內容包括混合高斯模型(Mixture of Gaussian, MoG)的EM推導、混合貝葉斯模型(Mixture of Naive Bayes，MoNB)的EM推導、因子分析模型(Factor Analysis Model)及其EM求解。由于本章內容較多，故而分為AB兩篇，本篇介紹至混
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EM 貝葉斯
RBF網絡和貝葉斯分類器融合的人臉識別方法設計,引言本文基于人臉圖像分塊和奇異值壓縮，進行RBF 神經網絡和貝葉斯分類器融合的設計。將人臉圖像本身的灰度分布描述為矩陣，其奇異值特征具有轉置不變性、旋轉不變性、位移不變性、鏡像不變性等諸多重要的性質，進行
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識別 方法 設計 人臉 融合 網絡 貝葉斯 分類 RBF
將課程教學資源融合到學生模型構建中，描述了包括領域知識拓撲結構的建立、條件概率表學習算法的推理的詳細過程，最終得到了學生模型中關于章節知識項的貝葉斯網絡結構圖，并通過一個實驗系統對個性化教學系統中學生模型建構的整個框架的可行性進行了驗證。
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應用 分析 建模 模型 網絡 學生 貝葉斯
1 引言
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研究 網絡 貝葉斯 PCA 基奇
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