一种融合词向量模型和朴素贝叶斯的查询词改写方法.pdf

本发明提出一种融合词向量模型和朴素贝叶斯查询改写方法，涉及信息处理技术，该方法利用word2vec训练出向量模型并计算出与查询词最相似的前N个词构成初步的相关词库，然后进行相关度计算和分析得到对查询改写词库的候选词进行过滤，保留相关度高的词语，这种方法可有效提高查询结果的准确度和召回度，有效的解决了搜索查询无结果或者返回有效结果少的难题。

2023-11-22

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(2)判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法.pdf

判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法JerryLeadcsxulijie@gmail.com2011年3月5日星期六1判别模型与生成模型上篇报告中提到的回归模型是判别模型，也就是根据特征值来求结果的概率。形式化表示为푝(푦|푥;휃)，在参数휃确定的情况下，求解条件概率푝(푦|푥)。通俗的解释为在给定特征后预测结果出现的概率。比如说要确定一只羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是先从历史数据中学习到模型，然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率，是绵羊的概率。换一种思路，我们可以根据山羊的特征首先学习

2024-08-30

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一种基于朴素贝叶斯模型的乐器种类识别方法和系统.pdf

本发明涉及一种基于朴素贝叶斯模型的乐器种类识别方法和系统，包括以下步骤：S1将待识别的乐曲分为若干音频帧；S2提取音频帧中的时域信息、频域信息与倒频域信息以及梅尔频率倒谱系数，形成与音频帧对应的特征向量；S3将若干个乐器对应的音频特征向量和所有的音频帧对应的特征向量输入至朴素贝叶斯模型，根据乐器出现在乐曲中的概率对乐器进行识别。其通过这种数据化的音乐特征提取的方式，实现人工智能对乐器的种类、音色、技法的识别，帮助精细化区分其同质化和异质化乐器之间的关系，尤其是同质性乐器种类的音响细分、音色相似度、技术重合

2023-06-25

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融合朴素贝叶斯方法的复杂网络链路预测.docx

融合朴素贝叶斯方法的复杂网络链路预测融合朴素贝叶斯方法的复杂网络链路预测摘要：复杂网络链路预测在社会网络、生物网络和信息网络中具有广泛的应用。传统的基于朴素贝叶斯方法的链路预测模型在预测准确性和计算效率方面存在一定的不足。为了提高链路预测的准确性和效率，本文提出了一种融合朴素贝叶斯方法的复杂网络链路预测模型。首先，通过分析网络中节点和边的关系，提取节点的局部特征和全局特征。然后，利用朴素贝叶斯方法建立节点间的概率模型。最后，通过使用特征选择和模型融合技术，提高链路预测模型的准确性和效率。实验结果表明，所提

2024-10-21

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基于BP和朴素贝叶斯的时间序列分类模型.pptx

,目录PartOnePartTwo神经网络基础知识BP神经网络原理时间序列数据的特征提取BP神经网络的训练与优化PartThree朴素贝叶斯原理高斯朴素贝叶斯分类器多项式朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器的训练与优化PartFour模型融合的必要性模型融合的方法与策略模型参数的调整与优化模型评估与性能分析PartFive时间序列分类的实际应用场景基于BP和朴素贝叶斯的时间序列分类模型的应用案例案例分析结果与性能比较模型的适用性与局限性分析PartSix基于深度学习的时间序列分类模型研究进展基于强化学习的时间

2024-10-09

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