1 引言近几年来，贝叶斯网络已成为数据挖掘和知识发现中的一个主要工具，在分类、聚类、预测和规则推导等方面取得了良好的应用效果。从历史数据
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PCA 贝叶斯 网络
本文对应公开课的第13个视频，这个视频仍然和EM算法非常相关，第12个视频讲解了EM算法的基础，本视频则是在讲EM算法的应用。本视频的主要内容包括混合高斯模型(Mixture of Gaussian, MoG)的EM推导、混合贝叶斯模型(Mixture of Naive Bayes，MoNB)的EM推导、因子分析模型(Factor Analysis Model)及其EM求解。由于本章内容较多，故而分为AB两篇，本篇介绍至混
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EM 贝叶斯
RBF网络和贝叶斯分类器融合的人脸识别方法设计,引言本文基于人脸图像分块和奇异值压缩，进行RBF 神经网络和贝叶斯分类器融合的设计。将人脸图像本身的灰度分布描述为矩阵，其奇异值特征具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像不变性等诸多重要的性质，进行
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识别 方法 设计 人脸 融合 网络 贝叶斯 分类 RBF
将课程教学资源融合到学生模型构建中，描述了包括领域知识拓扑结构的建立、条件概率表学习算法的推理的详细过程，最终得到了学生模型中关于章节知识项的贝叶斯网络结构图，并通过一个实验系统对个性化教学系统中学生模型建构的整个框架的可行性进行了验证。
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应用 分析 建模 模型 网络 学生 贝叶斯
1 引言
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