自适应加速Bayes方法在文本分类中的应用.pdf
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实验二 Bayes分类器设计一、实验目的通过实验，加深对统计判决与概率密度估计基本思想、方法的认识，了解影响Bayes分类器性能的因素，掌握基于Bayes决策理论的随机模式分类的原理和方法。二、实验内容设计Bayes决策理论的随机模式分类器。假定某个局部区域细胞识别中正常（a1）和非正常（a2）两类先验概率分别为 正常状态：P（a1）=0.9； 异常状态：P（a2）=0.1。三、方法手段Bayes分类器的基本思想是依据类的概率、概密，按照某种准则使分类结果从统计上讲是最佳的。换言之，根据类的概率、概密将模式空间划分成若干个子空间，在此基础上形成模式分类的判决规则。准则函数不同，所导出的判决规则
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刘冀伟;;;4;5;6;;8;9;10;11;12;;14;15;16;;建立联合分布模型，如果问题域由n个布尔变量描述，则需要O(2n)的概率表作为知识库， O(2n)的时间处理这个表。实际问题中实现较为困难。;19;20;21;22;23;24;25;26;27;28;29;30;31;;33;34;35;36;37;本章小结:
本章内容围绕贝叶斯决策模型讨论,主要介绍了几种学习方法:
贝叶斯决策论；
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GPU加速的非结构自适应网格方法的研究与应用的开题报告
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非结构自适应网格方法是一种能够在不规则的数值模型上进行高效计算的方法，由于该方法具有高精度、高效性等特点，在工程、科研中有着广泛应用。然而，基于CPU的非结构自适应网格方法存在着计算速度慢等问题，因此利用GPU加速非结构自适应网格方法的研究已成为当前研究的热点之一。
二、选题意义
1.提高计算效率：利用GPU加速非结构自适应网格方法，可以大幅提高非结构自适应网格方法的计算效率和计算速度，使得该方法在实际工程和科学计算中更加实用。
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(19)国家知识产权局
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ＳＶＭ在文本分类中的应用研究
摘要：本文研究了支持向量机（SVM）在文本分类中的应用，阐述了支持向量机及核函数等理论，并就文本的性能进行了实验证明。
关键词：文本分类；支持向量机；核函数
中图分类号： TP391; TP18 文献标识码：B文章编号：1672-5913（2007）02-0072-04
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。传统统计模式识别的方法都是在样本数目足
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应用类文本分类指导
[一][书信]
书信是一种向特定对象传递信息、交流思想感情的应用文书，具有特定的格式。
一般书信（包括请柬）包括五个部分：（1）称呼（抬头）。单独成行，顶格书写。内容上，明确自己的身份与收信人的身份，选择得体的称呼。（2）问候（启辞）。一般单独占一段，如写“你好！”“近来身体是否安康？”等。（3）正文。格式上空两格写起，转行顶格，可有若干段落。内容大致包含写信缘由、情感信息表达、结语展望与祝福。（4）祝辞。“此致”“祝”等词语要独立成行，并且空两格；“敬礼”另起一行顶格书写。（5）落款（署名）。一般写在祝辞下一行的后半行。（6）日期。写在署名下一行，靠右边书写年月日。
[二
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一、选题的依据及意义：
（一）选题依据
随着科学技术的进步和社会的发展，人们需要新的技术来自动、智能、快速、有效的分析大量的原始数据，使数据充分利用，由此引发一个新的研究方向：使用贝叶斯达到性别的分类。
贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下，如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其他特征都不相关。
尽管是带着这些朴素思想和过于简单化的假设，但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。2004年，一篇分析贝叶斯分类器问题的文章揭示了朴素贝叶斯分类器取得看上去不可