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：摘要本文在贝叶斯网络的基础上对漏洞的安全类型提出了一种新型的模型和方法将漏洞进行自动分类。在研究过程中使用的是贝叶斯网络的算法来自动执行对漏洞分类的过程。通过对漏洞CVE-2014-0928进行自动分类，将自动生成的结果与NVD1中的CVE（CommonVulnerability&Exposures）2类型进行比对，结果证明使用贝叶斯网络对攻击漏洞进行自动分类，能够更加快速的帮助网络管理员实时了解网络中存在的安全漏洞及风险级别，有利于提升网络安全水平。

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：摘要： 贝叶斯算法是分类和匹配问题中常用到的方法，近年来，常被应用到各种实际问题之中。本文将贝叶斯引入商业银行线上营销案例之中，基于商业银行数据样本，进行朴素贝叶斯分类器的构建。同时提出两种利用互信息的改进方法以对比探究相对于朴素贝叶斯模型分类效果的改进情况。本文实证结果表明，这两种改进都是有效的，通过属性和类之间互信息以及属性和属性间互信息辅助对属性进行排序不仅能够简化模型构建流程，并且能提高分类准确率。最后，本文对该模型在商业银行网络营销中的应用方向提出建议并对实际意义做出探讨。

简介：

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：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：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：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：信息化设备的故障问题一直是企业关注的焦点，如何快速准确地定位故障点，对设备维护和故障排除具有非常重要的意义。本文基于贝叶斯分类算法，对信息化设备故障进行分析。从故障分类、特征提取、贝叶斯分类模型构建和实验结果分析等方面进行探讨，提高设备维护效率，减少维护成本，为企业提高运行效率、降低运营成本提供了有力支撑。

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：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。

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：动态贝叶斯网络（dynamicbayesiannetwork,DBN）是一种基于时序表达数据构建基因调控网络的重要方法。然而目前的DBN方法因计算时间太长,结构不稳定,准确度低,对有效性有很大影响。根据动态贝叶斯网络的度量可分解性质,将动态贝叶斯网络分为初始网络与转移网络分别进行结构寻优,在寻优时将基于静态贝叶斯网络的最大权重生成树算法与贪婪搜索算法相结合,移植入动态贝叶斯网络中,建立基因调控网络模型。提出了一种从时序数据中构建基因调控网络的方法,克服了贝叶斯网络不能描述循环调控的缺陷,也从规模上简化了网络构建问题。通过与相关实验文献的对照,验证了提出方法的有效性,网络学习时间明显缩短,网络结构更加稳定。

简介：贝叶斯单病例随机对照试验是近年来流行的研究设计。本文对贝叶斯单病例随机对照试验的分析原理、统计要求、应用现状及优缺点等进行介绍。虽然贝叶斯单病例随机对照试验尚处于小规模应用的阶段且有许多问题尚待完善,但是其可提供较为丰富的后验信息,有望成为今后单病例随机对照试验的主要类型。

简介：本文利用贝叶斯分析方法建立了评估企业诚信度的概率估计模型，并选取了一些有代表性的企业进行实证分析。与现有的同类问题研究相比，本模型的特点是将决策者个人经验和主观判断作为先验信息与样本信息相结合、将财务数据与诚信表现相结合，从而提高了估计的可靠性和准确性。

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。