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分类预测 | MATLAB实现朴素贝叶斯(Naive Bayesian)多特征分类预测(不调用工具箱)

分类预测 | MATLAB实现朴素贝叶斯(Naive Bayesian)多特征分类预测(不调用工具箱)

目录

    • 分类预测 | MATLAB实现朴素贝叶斯(Naive Bayesian)多特征分类预测(不调用工具箱)
      • 分类效果
      • 基本介绍
      • 模型设计
      • 程序设计
      • 学习小结
      • 参考资料

分类效果

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基本介绍

MATLAB实现朴素贝叶斯(Naive Bayesian)多特征分类预测。贝叶斯分类技术通过对已分类的样本子集进行训练，利用训练得到的分类器实现对未分类数据的分类。

模型设计

朴素贝叶斯分类分为三个阶段：
第一阶段——为朴素贝叶斯分类做必要的准备，

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    项目完成了，突然想做个总结但是有点无从下手了。 做之前对于客户端给的接口很模式。然而定义好了格式要求就如此的愉快了。 先说说项目主要实现的功能吧 1，按键精灵 2，获取行情数据 3，各种input输入条件判断 4，发送数据（有json格式和string格式） 5，获取预警条件列表和预警结果列表， 6，排序， 7，预警结果分页获取 8，导出文件（excel，text等） 9，修
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