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贝叶斯分类器贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种,分别是:Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。
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矩阵的特征值与特征向量的计算的matlab实现,幂法、反幂法和位移反幂法、雅可比(Jacobi)方法、豪斯霍尔德(Householder)方法、实对称矩阵的三对角化、QR方法、求根位移QR方法计算实对称矩阵 的特征值、广义特征值问题
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在现有的graphics库的基础上,设计一个新图形绘制系统。 除了已有的笔的概念(有当前位置)之外,再增加一个表示当前角度的全局变量,初始值为0,表示坐标轴的横轴方向(正东)。
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