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写作话题: 贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别信号估计中的贝叶斯方法及应用贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用基于贝叶斯网络的海上目标识别贝叶斯原理在发动机标定中的应用贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用相关书籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》Springer 《贝叶斯决策》黄晓榕 《经济信息价格评估以及贝叶斯方法的应用》张丽 , 闫善文 , 刘亚东 《全概率公式与贝叶斯公式的应用及推广》周丽琴 《贝叶斯均衡的应用》王辉 , 张剑飞 , 王双成 《基于预测能力的贝叶斯网络结构学习》张旭东 , 陈锋 , 高隽 , 方廷健 《稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用》邹林全 《贝叶斯方法在会计决策中的应用》周丽华 《市场预测中的贝叶斯公式应用》夏敏轶 , 张焱 《贝叶斯公式在风险决策中的应用》臧玉卫 , 王萍 , 吴育华 《贝叶斯网络在股指期货风险预警中的应用》党佳瑞 , 胡杉杉 , 蓝伯雄 《基于贝叶斯决策方法的证券历史数据有效性分析》肖玉山 , 王海东 《无偏预测理论在经验贝叶斯分析中的应用》严惠云 , 师义民 《Linex损失下股票投资的贝叶斯预测》卜祥志 , 王绍绵 , 陈文斌 , 余贻鑫 , 岳顺民 《贝叶斯拍卖定价方法在配电市场定价中的应用》刘嘉焜 , 范贻昌 , 刘波 《分整模型在商品价格预测中的应用》《Bayes方法在经营决策中的应用》《决策有用性的信息观》《统计预测和决策课件》《贝叶斯经济时间序列预测模型及其应用研究》《贝叶斯统计推断》《决策分析理论与实务》
贝叶斯公式直接的应用就是学习，啥意思，就是根据经验对新发生的事物进行判断。抽象地说就是这样。应用的原因就是为了预测未来，规避风险。就和你知道很多鸟都是黑色的，但是其中乌鸦是黑色的可能性最大，于是当你再看到一只黑色的鸟的时候，你就会想着这只鸟是不是乌鸦。包括你学习贝叶斯也是这样的，别人都说贝叶斯很厉害[先验]，然后你找了很多案例，最后想看看贝叶斯成功的概率是多少[后验]，其本质就是这个
伴随着科技日新月异的发展推动着社会在不断的进步,人们的生活水平也逐渐提高，所有的事物都是有两面性的。计算机带给我们带来方便的同时,也给我们带来了安全问题。下面是我为大家整理的有关计算机病毒论文，供大家参考。
计算机这一科技产品目前在我们的生活中无处不在，在人们的生产生活中，计算机为我们带来了许多的便利，提升了人们生产生活水平，也使得科技改变生活这件事情被演绎的越来越精彩。随着计算机的广泛应用，对于计算机应用中存在的问题我们也应进行更为深刻的分析，提出有效的措施，降低这种问题出现的概率，提升计算机应用的可靠性。在计算机的广泛应用过程中，出现了计算机网路中毒这一现象，这种现象的存在，对于计算机的使用者而言，轻则引起无法使用计算机，重则会导致重要资讯丢失，带来经济方面的损失。计算机网路中毒问题成为了制约计算机网路资讯科技发展的重要因素，因此，对于计算机网路病毒的危害研究，目前已经得到人们的广泛重视，人们已经不断的对计算机网路病毒的传播和发展建立模型研究，通过建立科学有效的模型对计算机网路病毒的传播和发展进行研究，从中找出控制这些计算机网路病毒传播和发展的措施，从而提升计算机系统抵御网路病毒侵害，为广大网民营造一个安全高效的计算机网路环境。
一、计算机病毒的特征
***一***非授权性
正常的计算机程式，除去系统关键程式，其他部分都是由使用者进行主动的呼叫，然后在计算机上提供软硬体的支援，直到使用者完成操作，所以这些正常的程式是与使用者的主观意愿相符合的，是可见并透明的，而对于计算机病毒而言，病毒首先是一种隐蔽性的程式，使用者在使用计算机时，对其是不知情的，当用户使用那些被感染的正常程式时，这些病毒就得到了计算机的优先控制权，病毒进行的有关操作普通使用者也是无法知晓的，更不可能预料其执行的结果。
***二***破坏性
计算机病毒作为一种影响使用者使用计算机的程式，其破坏性是不言而喻的。这种病毒不仅会对正常程式进行感染，而且在严重的情况下，还会破坏计算机的硬体，这是一种恶性的破坏软体。在计算机病毒作用的过程中，首先是攻击计算机的整个系统，最先被破坏的就是计算机系统。计算机系统一旦被破坏，使用者的其他操作都是无法实现的。
二、计算机病毒网路传播模型稳定性
计算机病毒网路的传播模型多种多样，笔者结合自身工作经历，只对计算机病毒的网路传播模型———SIR模型进行介绍，并对其稳定性进行研究。SIR模型的英文全称为Susceptible-Infected-Removed，这是对SIS模型的一种改进，SIR模型将网路中的节点分为三种状态，分别定义为易感染状态***S表示***和感染状态***I***状态，还有免疫状态***R***表示，新增加的节点R具有抗病毒的能力。因此，这种模型相对于传统的SIS模型而言，解决了其中的不足，也对其中存在的病毒感染进行了避免，而且阻碍了病毒的继续扩散。图一即为病毒模型图。
三、计算机病毒网路传播的控制
对于计算机病毒在网路中的传播，我们应依据病毒传播的网路环境以及病毒的种类分别进行考虑。一般而言，对于区域网的病毒传播控制，我们主要是做好计算机终端的保护工作。如安装安全管理软体;对于广域网的病毒传播控制，我们主要是做好对区域网病毒入侵情况进行合理有效的监控，从前端防止病毒对于广域网的入侵;对于***病毒传播的控制，我们确保不随意点选不明邮件，防止个人终端受到***病毒的入侵。
总结：
网路技术的飞速发展，促进了计算机在社会各方面的广泛应用，不过随着计算机的广泛应用，计算机病毒网路传播的安全问题也凸显出来。本文对计算机网路病毒传播的模型进行研究，然后提出控制措施，希望在入侵者技术水平不断提高的同时，相关人士能积极思考研究，促进计算机病毒防护安全技术的发展，能有效应对威胁计算机网路安全的不法活动，提升我国计算机网路使用的安全性。
0引言
如今，资讯网际网路的软硬技术快速发展和应用越来越广，计算机病毒的危害也越来越严重。而日益氾滥的计算机病毒问题已成为全球资讯保安的最严重威胁之一。同时因为加密和变形病毒等新型计算机病毒的出现，使得过去传统的特征扫描法等反毒方式不再有效，研究新的反病毒方法已刻不容缓。广大的网路安全专家和计算机使用者对新型计算机病毒十分担忧，目前计算机反病毒的技术也在不断更新和提高中，却未能改变反病毒技术落后和被动的局面。我们从网际网路上的几款新型计算机病毒采用的技术和呈现的特点，可以看得出计算机病毒的攻击和传播方式随着网路技术的发展和普及发生了翻天覆地的变化。目前计算机病毒的传播途径呈现多样化，比如可以隐蔽附在邮件传播、档案传播、图片传播或视讯传播等中，并随时可能造成各种危害。
1目前计算机病毒发展的趋势
随着计算机软体和网路技术的发展，资讯化时代的病毒又具有许多新的特点，传播方式和功能也呈现多样化，危害性更严重。计算机病毒的发展趋势主要体现为：许多病毒已经不再只利用一个漏洞来传播病毒，而是通过两个或两个以上的系统漏洞和应用软体漏洞综合利用来实现传播;部分病毒的功能有类似于黑客程式，当病毒入侵计算机系统后能够控制并窃取其中的计算机资讯，甚至进行远端操控;有些病毒除了有传播速度快和变种多的特点，还发展到能主动利用***等方式进行传播。通过以上新型计算机病毒呈现出来的发展趋势和许多的新特征，可以了解到网路和电脑保安的形势依然十分严峻。
2计算机病毒的检测技术
笔者运用统计学习理论，对新计算机病毒的自动检测技术进行了研究，获得了一些成果，下面来简单介绍几个方面的研究成果。
2.1利用整合神经网路作为模式识别器的病毒静态检测方法
根据Bagging演算法得出IG-Bagging整合方法。IG-Bagging方法利用资讯增益的特征选择技术引入到整合神经网路中，并通过扰动训练资料及输入属性，放大个体网路的差异度。实验结果表明，IG-Bagging方法的泛化能力比Bagging方法更强，与AttributeBagging方法差不多，而效率大大优于AttributeBagging方法。
2.2利用模糊识别技术的病毒动态检测方法
该检测系统利用符合某些特征域上的模糊集来区别是正常程式，还是病毒程式，一般使用“择近原则”来进行特征分类。通过利用这种新型模糊智慧学习技术，该系统检测准确率达到90%以上。
2.3利用API函式呼叫短序为特征空间的自动检测方法
受到正常程式的API呼叫序列有区域性连续性的启发，可以利用API函式呼叫短序为特征空间研究病毒自动检测方法。在模拟检测试验中，这种应用可以在检测条件不足的情况下，保证有较高的检测准确率，这在病毒库中缺少大量样本特征的情况下仍然可行。测验表明利用支援向量机的病毒动态检测模可能有效地识别正常和病毒程式，只需少量的病毒样本资料做训练，就能得到较高的检测精准确率。因为检测过程中提取的是程式的行为资讯，所以能有效地检测到采用了加密、迷惑化和动态库载入技术等新型计算机病毒。
2.4利用D-S证据理论的病毒动态与静态相融合的新检测方法
向量机作为成员分类器时，该检测系统研究支援病毒的动态行为，再把概率神经网路作为成员分类器，此时为病毒的静态行为建模，再利用D-S证据理论将各成员分类器的检测结果融合。利用D-S证据理论进行资讯融合的关键就是证据信度值的确定。在对实际问题建模中，类之间的距离越大，可分性越强，分类效果越好，因此得出了利用类间距离测度的证据信度分配新病毒检测方法。实验测试表明该方法对未知和变形病毒的检测都很有效，且效能优于常用的商用反病毒工具软体。
2.5多重朴素贝叶斯演算法的病毒动态的检测系统
该检测系统在测试中先对目标程式的行为进行实时监控，然后获得目标程式在与作业系统资讯互动过程中所涉及到的API函式相关资讯的特征并输入检测器，最后检测器对样本集进行识别后就能对该可疑程式进行自动检测和防毒，该法可以有效地检测当前越来越流行的变形病毒。3结语新型未知计算机病毒发展和变种速度惊人，而计算机病毒的预防和检测方法不可能十全十美，出现一些新型的计算机病毒能够突破计算机防御系统而感染系统的现象不可避免，故反计算机病毒工作始终面临巨大的挑战，需要不断研究新的计算机病毒检测方法来应对。
各位老师，上午好！我叫谢天香，是07计 2班的学生，我的论文题目是贝叶斯分类算法的设计与实现。论文是在导师的悉心指导下完成的，在这里我向我的导师表示深深的谢意，同时向各位老师参加我的论文答辩表示衷心的感谢。下面我将本论文设计的目的和主要内容向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。首先，我想谈谈这个毕业论文设计的目的及意义。……其次，我想谈谈这篇论文的结构和主要内容。本文分成4个部分.第1章，绪论。主要介绍了贝叶斯分类器研究的意义，国内外发展现状和本课题研究内容。第2章，贝叶斯分类算法概述。介绍了本系统采取的核心算法—贝叶斯算法的数学模型，贝叶斯分类器的工作原理与理论原型。第3章，贝叶斯分类算法的设计与实现。讨论了贝叶斯分类算法的设计模型，分析了该模型实验的各个步骤，以及具体实现。第4章，总结。对本论文进行了总结工作，并指出这些方法不足之处，为将来的实验研究作好了铺垫。最后，我想谈谈这篇论文和系统存在的不足。由于我把178个样本分成了130个训练样本和48个测试样本，训练样本与测试样本的比例不是很高，所以得到的TP没有达到理想的程度。这篇论文的写作以及修改的过程，也是我越来越认识到自己知识与经验缺乏的过程。虽然，我尽可能地收集材料，运用自己所学的知识进行论文写作，但论文还是存在许多不足之处，有待改进。请各位评委老师多批评指正，让我在今后的学习中学到更多，谢谢！这是我的开场白 希望对你有用
各位老师，上午好！我叫谢天香，是07计2班的学生，我的论文题目是贝叶斯分类算法的设计与实现。论文是在导师的悉心指导下完成的，在这里我向我的导师表示深深的谢意，同时向各位老师参加我的论文答辩表示衷心的感谢。下面我将本论文设计的目的和主要内容向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。首先，我想谈谈这个毕业论文设计的目的及意义。……其次，我想谈谈这篇论文的结构和主要内容。本文分成4个部分.第1章，绪论。主要介绍了贝叶斯分类器研究的意义，国内外发展现状和本课题研究内容。第2章，贝叶斯分类算法概述。介绍了本系统采取的核心算法—贝叶斯算法的数学模型，贝叶斯分类器的工作原理与理论原型。第3章，贝叶斯分类算法的设计与实现。讨论了贝叶斯分类算法的设计模型，分析了该模型实验的各个步骤，以及具体实现。第4章，总结。对本论文进行了总结工作，并指出这些方法不足之处，为将来的实验研究作好了铺垫。最后，我想谈谈这篇论文和系统存在的不足。由于我把178个样本分成了130个训练样本和48个测试样本，训练样本与测试样本的比例不是很高，所以得到的TP没有达到理想的程度。这篇论文的写作以及修改的过程，也是我越来越认识到自己知识与经验缺乏的过程。虽然，我尽可能地收集材料，运用自己所学的知识进行论文写作，但论文还是存在许多不足之处，有待改进。请各位评委老师多批评指正，让我在今后的学习中学到更多，谢谢！这是我的开场白希望对你有用
贝叶斯推理研究综述_思想政治教育
用支持向量机和贝叶斯两种方法对蛋白质四级结构进行分类研究。结果表明，基于支持向量机的分类结果最好，其l0CV检验的总分类精度、正样本正确预测率、Matthes相关系数和假阳性率分别为74．2％、84．6％、0．474、38．9％；基于贝叶斯的分类结果没有支持向量机的分类结果好，但其l0CV检验的假阳性率最低(15．9％)．这些结果说明同源寡聚蛋白质一级序列包含四级结构信息，同时特征向量的确表示了埋藏在缔合亚基作用部位接触表面的基本信息。
贝叶斯学派的基本观点如下：
贝叶斯学派奠基性的工作是贝叶斯的论文，也许是他自己感到他的学说还有不完善的地方，这一论文在他生前没有发表，而是在他死后由他的朋友发表的。著名的数学家拉普拉斯用贝叶斯提出的方法，导出了重要的“相继律”，贝叶斯的方法和理论逐渐被人理解和重视起来。
尽管贝叶斯方法可以推导出一些有意义的问题，但在理论上和实际应用中还是出现了各种各样的问题，因而在 19 世纪并未被大家普遍接受。20 世纪初，意大利的菲纳特，英国的杰弗莱都对贝叶斯学派的理论作出了新的贡献。
第二次世界大战后，瓦尔德提出了统计的决策理论，在这一理论中贝叶斯解占有重要的地位;信息论的发展也对贝叶斯学派作出了新的贡献:更重要的是在一些实际应用的领域中，贝叶斯方法取得了成功，贝叶斯学派成了一股不容忽视的力量。
贝叶斯学派的基本观点是: 任一个未知量都可以看作一个随机变量，应用一个概率分布去描述对的未知状况。这个概率分布是在抽样前就有的关于的先验信息的概率陈述。
这个概率分布被称为先验分布。有时还简称为先验。因为任一未知量都有不确定性，而在表述不确定性程度时，概率和概率分布是最好的语言。贝叶斯学派很重视先验信息的收集、挖掘和加工，使它数量化，形成先验分市。
参加到统计推断中来，以提高统计推断的质量。忽视先验信息的利用，有时是一种浪费，有时还会导致不合理的结论。
二、贝叶斯统计学派与频率统计学派之间的批评
贝叶斯学派对经典学派的批评主要是下面两点:频率学派对一些统计问题的提法不妥，包括估计问题中的置信区间和假设检验问题频率统计学派判断方法好坏的标准不妥。贝叶斯学派赞成主观概率但不等于说主张用主观随意的方式去选取先验分布。
写作话题: 贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别信号估计中的贝叶斯方法及应用贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用基于贝叶斯网络的海上目标识别贝叶斯原理在发动机标定中的应用贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用相关书籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》Springer 《贝叶斯决策》黄晓榕 《经济信息价格评估以及贝叶斯方法的应用》张丽 , 闫善文 , 刘亚东 《全概率公式与贝叶斯公式的应用及推广》周丽琴 《贝叶斯均衡的应用》王辉 , 张剑飞 , 王双成 《基于预测能力的贝叶斯网络结构学习》张旭东 , 陈锋 , 高隽 , 方廷健 《稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用》邹林全 《贝叶斯方法在会计决策中的应用》周丽华 《市场预测中的贝叶斯公式应用》夏敏轶 , 张焱 《贝叶斯公式在风险决策中的应用》臧玉卫 , 王萍 , 吴育华 《贝叶斯网络在股指期货风险预警中的应用》党佳瑞 , 胡杉杉 , 蓝伯雄 《基于贝叶斯决策方法的证券历史数据有效性分析》肖玉山 , 王海东 《无偏预测理论在经验贝叶斯分析中的应用》严惠云 , 师义民 《Linex损失下股票投资的贝叶斯预测》卜祥志 , 王绍绵 , 陈文斌 , 余贻鑫 , 岳顺民 《贝叶斯拍卖定价方法在配电市场定价中的应用》刘嘉焜 , 范贻昌 , 刘波 《分整模型在商品价格预测中的应用》《Bayes方法在经营决策中的应用》《决策有用性的信息观》《统计预测和决策课件》《贝叶斯经济时间序列预测模型及其应用研究》《贝叶斯统计推断》《决策分析理论与实务》
贝叶斯推理研究综述_思想政治教育
贝叶斯理论，是英国数学家贝叶斯(1701年—1761年) Thomas Bayes发明创造的一系列概率论理论，并广泛应用于数学、工程等领域。在数学领域，贝叶斯分类算法应用于统计分析、测绘学，贝叶斯公式应用于概率空间，贝叶斯估计应用于参数估计，贝叶斯区间估计应用于数学中的区间估计，贝叶斯风险、贝叶斯统计、贝叶斯序贯决策函数、经验贝叶斯方法应用于统计决策论。在工程领域，贝叶斯定理应用于人工智能、心理学、遗传学，贝叶斯分类器应用于模式识别、人工智能，贝叶斯分析应用于计算机科学，贝叶斯决策、贝叶斯逻辑、人工智能应用于人工智能，贝叶斯推理应用于数量地理学、人工智能，贝叶斯学习应用于模式识别。在其他领域，贝叶斯主义应用于自然辩证法，有信息的贝叶斯决策方法应用于生态系统生态学。
焉 嵬 Davyan Basses 青年贝斯演奏家 沈阳音乐学院教师 1989年入沈阳音乐学院附中开始学习弦贝司，直至大学毕业。 1993年开始练习电贝斯，并在1997年组建GYQ爵士乐队。 作为音乐的多面手，他在这十几年间， 经常穿梭于各种音乐之间。 其中包括很多古典音乐与爵士音乐的音乐会， 以及流行音乐的演唱会与录音工作， 甚至是在民族音乐方面也有CD发行。 在参加完法国爵士钢琴家Alain Mion的“Tour of China”音乐会之后， Alain Mion评价说：“我需要的就是这种沉着的线条！” 稳重的性格、清晰的头脑与丰富的经验， 使他成为沈阳最好的现场音乐会和STUDIO录音的乐手之一。 现任教于沈阳音乐学院。 Davyan Aspiring young bass player, Teacher at Shenyang Music Conservatory Davyan enrolled at the affiliated secondary school of the Shenyang Music Conservatory in 1989 studying double bass and graduated from the former. Davyan started to pick up the electric bass in 1993 and helped found the band 'GYQ' in 1997. The well-known French Soul jazz pianist Alain Mion was impressed by Davyan's performance during the former's 'Tour of China' by saying that 'This is the solid and subtle bass line I want'. Grounding in solid craftmanship and wide-ranging experience, Davyan is one of the top and in-demand concert and studio sound engineer in Shenyang. Davyan is now teaching in the Shenyang Music Conservatory.
论文为了做到层次分明、脉络清晰，常常将正文部分分成几个大的段落。这些段落即所谓逻辑段，一个逻辑段可包含几个小逻辑段，一个小逻辑段可包含一个或几个自然段，使正文形成若干层次。论文的层次不宜过多，一般不超过五级，具体正文如下：
文化，是当前学术界和商界共同思考的热点之一，而且日益成为一种朝阳产业。本文重点讲述的人文摇滚也与其有着历史关联和意义。牵涉到历史与现实、中国与外国、古典与现代、全球与本土、“阳春白雪”与“下里巴人”等诸多层面，因而不无道理地一再引发种种讨论或探索。
这些探讨对于我国音乐文化的发展是有益的，不过，其中留下了一个有待我们去填补的空白：当前中国各种文化、艺术的层面中。在一种特定的文化内部，总会存在着若干种不同的文化、艺术层面，它们之间组合成为一个相互对立而又相互共生的整体。
而作为中国音乐重要组成部分－人文摇滚（摇滚）个体，在艺术与商业接轨的今天，如何独善其身并弘扬音乐的人文摇滚精神。就当前我国音乐文化的基本构成来看，
我们的音乐文化中究竟有哪些因素呢？它们之间结成何种关系？谁又是这一主题的主导或领跑者问题就提出来了。
我在这里不打算普遍地纵论音乐文化发展的历史层面，而是着重从中国内地人文摇滚音乐的音乐文化层面角度来加以分析，即透过人文摇滚的音乐文化而为推动音乐及文化产业发展提供想象性框架和可推敲性理论。
因为，人文摇滚是文化产业中最富于表现力的想象性、人文性的文化形态，完全可以当仁不让地承担透视文化产业的任务，并在未来时间内引领中国文化产业迈出不可估量地一步，翻开崭新的一页。
纵观流行音乐发展现状，存在着无处流行的悲哀。再来看看中国摇滚音乐的现状，可现在的摇滚（其实有很多的东西）都变了味了，或许存在着共同的悲哀，有或许是永远也解不开的探索之迷。
20年间，除了海外的一些著名歌手还能偶尔引起轰动和追捧外，内地歌手的现场演出还有多少人去听？还有几个人有兴趣办当年那样的演唱会？音乐人许晓峰日前接受采访时说：“去年全国现场演出收入仅有1亿元左右。
这说明，中国流行音乐成了一个仅靠唱片公司一条腿走路的瘸子‟。”“我脚踏着大地我头顶着太阳，我装作这世界唯我独在，我紧闭着双眼我紧靠着墙，我装作这肩上已没有长脑袋，我不愿离开我不愿存在，我不愿活得过分实实在在，我想要离开我想要存在，我想要死去之后从头再来……” 这是崔健新歌《从头再来》的歌词。
但是，中国流行音乐，在没有走出原创衰竭、歌者颓丧和市场萎缩之前，该如何从头再来？ 摇滚在中国已是一种特殊的文化符号。
摇滚的特殊就在于它自身的肿胀和虚胖，它总是以一副怒目但也慈悲的姿态现世。这种被哄抬而出的音乐文化形式远远超出它本身的内容和内涵。崔健说过一句话，含义也在于此：“摇滚主要是一种娱乐形式，它的社会功能是别人强加的。”
从八十年代初中国摇滚起步，至今，它已走过了从热浪到低谷终归于平静的过程。这些摇滚艺人的艺术态度和精神立场的独特性，贯穿于他们的生活始终。从某种意义上说，这种独特性中所包含的艺术价值与精神价值，足以上升到一种文化艺术的高度。
扩展资料
论文要求：
1、题名规范
题名应简明、具体、确切，能概括论文的特定内容，有助于选定关键词，符合编制题录、索引和检索的有关原则。
2、作者署名的规范
作者署名置于题名下方，团体作者的执笔人，也可标注于篇首页地脚位置。有时，作者姓名亦可标注于正文末尾。
大概在十四年前，我和两个胖子用准备买色情小报的钱换来了这张盗版碟，当时我们觉得中分的蘑菇头很帅，上网的人很素质，我们会在聊天室里给自己起譬如“阳光男孩”这种今天想起来恨不得把自己阉了的网名，然后找个很女生的网名对她说，“你好，可以聊聊吗？你是哪里的呀？”当时我们在众人面前大谈佛洛依德，波德莱尔，卡尔维诺；背地里却抢着一本《查泰莱夫人的情人》看的面红耳赤不能自持。当时我们披着年少无知的外衣做了很多今天看来脑残无比的事情，只有一件事今天看来是无比的可爱，那就是，在看完这张盗版盘之后，决定扒运煤的火车到北京去，然后把三个小混蛋扔给窦唯何勇张楚他们，说“这腔热血只卖与识货的！”---当时我们天真的认为，所有的明星都住在京城。 我无法确切描述初次看这张唱片时的感受，我只觉得有无数的热情无处发泄，这个世界瞬间显得如此渺小，我们觉得大陆的摇滚是这个星球上最NB的存在没有之一，我们认为只要攒钱买把吉他然后混入他们乐队的话就能体验到比凯撒拿破仑亚历山大成吉思汗征服天下时更High的感受，我们把摇滚当作自己的图腾，把这些人当成自己的上帝，我们鄙视一切不听摇滚的异类。我在把老师气的浑身发抖然后骂我是个废物的时候，自我感觉无比良好的对他说“我们生活的这个世界，就是一个垃圾场。”当时我天真的认为，我这一辈子都会活在这个图腾之中，我将永远如此NB的过下去，因为我的上帝会统治整个世界的音乐爱好者，任何一个人都没理由不爱上他们。 十几年后，他们说，何勇疯了，张楚废了，窦唯老了。中国摇滚界进入了一个史无前例的低潮期，特别是和他们光彩万丈的前辈们比起来，现在的所谓摇滚人不过是弄些个还算过得去的动静，想尽办法把自己弄得特立独行，然后发几张唱片，数数票子，姑娘。当花儿乐队都把自己标榜成摇滚的时候，我想我可以理解为什么人们对摇滚二字如此的厌恶。这是周杰伦蔡依林们的时代，这是美丽脸蛋和完美身材的时代，这是凭一首口水歌混同一首歌就能混到你死的时代，每个人都在绞尽脑汁的琢磨着人民的币，大城市的房子，能让美女两眼放光的车子，至于理想，坚持，信念这些不能当饭吃的东西，根本不存在于现在的娱乐圈。 十几年前，我把张楚放给某女听，她听后说，有点怪怪的不过挺好。我又把何勇放给她听，她说，这人是个疯子嘛？十几年后，我把何勇拿出来给某90后听，她坚持了不到1分钟后跟我说，你这是什么垃圾东西啊？然后带上她的Ipod继续周杰伦蔡依林。看着她摇头晃脑的样子我想，我们小的时候是一堆人围在一个日本产的录音机跟前像圣徒朝拜一样在听这个的啊。不过，那种录音机再也看不见了，记忆中的魔岩三杰，也一去不复返了。 我一直以为我还青春年少，但当我一改往日的冷静开始跟小孩子们争吵周杰伦根本不是摇滚，唱摇滚的也不是一定要留长发摔吉他砸汽车烧房子的时候，看着他们眼中的茫然，我知道，这已经不是我可以昂着头继续装无谓然后冲上去和他们狠狠干一架的年代了。 曾经我想做个亡命徒，做个像他们一样的疯子，时间让我发现我们其实都是一样的俗人而已。那几个胖子和我一样，早就剪短了头发，把专门磨破洞的牛仔裤扔进垃圾箱，人模狗样的穿着衬衫夹着公文包开始日复一日的上班，等死。 只有一件事，我们拒绝否认我们曾经的信仰，因为麻木的心灵最深处还有着一小块无比柔软的地方。这就是为什么我们会在小孩子们问“为什么王菲会和窦唯结婚啊他一点都不帅”的时候露出无奈的笑容，为什么在穿水手衫的时候忍不住想系条红领巾，以及在看到苍老的张楚多年后再次站在台上唱“上帝保佑吃饱了饭的人民”的时候，会忍不住泪流满面。 这几个满身伤痕而又媚俗的SB，很多年前，是一群无比骄傲的要改变世界的小亡命徒啊 老实说，窦唯、张楚、何勇的年代不属于我，那时我还太小（还在上小学的），对于摇滚乐这种东西是没法理解的。 所以对于他们的音乐，我属于后来网络发达之后开始补课的，我想对于中国的青年们，这种补课应该是必不可少的。 窦唯、张楚、何勇，他们那时的音乐绝对可以说是经典，既是最中国的，也是最摇滚的。有人郁闷的说，为什么他们就不能把中国摇滚继续辉煌下去，为什么就没有出现新的经典的乐手。不奇怪，我知道为什么，但我就是不说。 看看那时的窦唯、张楚、何勇们吧，他们呐喊，他们诅咒，他们反讽，他们……（摇滚要的就是最直接的表达）现在你给我在和谐社会中来个这个试试。所以现在人们用无厘头和恶搞来颠覆权威，在游戏中麻醉自己。甚至一个超女海选都被民主派们高喊为民主的尝试（民主难道是指针对娱乐的吗？民主难道不是个政治词汇吗？）我想我们社会确实是越来越堕落和无聊了。 又：看到何勇在《钟鼓楼》表演时介绍到：“三弦，何玉生，我的父亲。”并深深鞠了一躬的时候，我突然想起了我的父亲。过年无法回家，只能默默的祝你身体健康！
电贝司（Electric Bass）如今电声乐器的广泛发展与流行使乐队这个词发生了巨大的变化，人数减少了，通常4人即可组织一个乐队，分别由节奏（鼓）、低音（贝斯）、高音（吉他）、旋律（电钢/键盘）。电声乐队中的BASS其实就是低音吉他，全称应该叫BASS GUITAR。应用谱号：低音谱号，不易调高八度记谱。外观：BASS形状与通常电吉他很相似，略重一些，音阶处于低音位置，因此琴弦相当粗，弦张力相当大。弦品结构：通常只有四弦，音阶位置为E、A、D、G。以电吉他的后四根弦低3～4个八度定音。之所以有6弦和8弦，甚至12弦、24弦的Bass出现完全是为了增强低音吉他的表现力，使它的演奏技巧和功能更加完善与多样化。乐器特色：属电声乐器，音量变化可以调节。中低音区发音厚实响亮，高音区则较明亮。同吉他一样可以运用多种技巧，演奏出特色旋律来，因此电贝斯在合奏中是不仅仅作为低音伴奏乐器而出现的，它往往奏出令人难忘的乐句，音色优美，旋律流畅，质感很强，变化丰富。音色与表现力：BASS独奏音色低沉，一方面非常具有抒情的表现力，用BASS演奏JAZZ乐非常有味道，另外由于BASS节奏感强烈在FUNK乐得表现非同一般。BASS在乐队中真的有十分重要的地位。在现代电声乐队中，BASS演奏重低音以及节奏，作为整个乐队的低音声部。在一个爵士乐队中，BASS可以说是整个乐队的基石，在和声上它是旋律声部的向导，在节奏上它是大家的指挥，BASS手的好坏直接影响到乐队的效果。多用分解弦轮指伴奏的方式，在乐曲的经过句中奏出过渡性的旋律，极大地丰富乐队的音色。Bass在很多人看来似乎重要性不大，其实他的奇妙之处在于控制整个乐队的律动。虽然BASS和GUITAR外型差不多，但在乐队中的作用和他们本身的功能都完全不同。BASS是连接GUITAR和DRUM的必要乐器。 BASS手要掌握更多的和声理论，要做好乐队当中的沟通者，要和鼓有很好的交流。DRUM和BASS是乐队里最为控制节奏的乐器，这是一种很奇妙的感觉。有人说BASS对电乐队来说是不可缺少的“灵魂”。由于BASS越来越被人们所重视，所以也开始有越来越多的人喜欢在吉他SOLO的前后加上BASS SOLO使得感情过渡的更加完美（范例：GAZETTE的未成年），或者索性就用BASS引出整首歌（范例：X-JAPAN的ENDLESS RAIN）。BASS的使用越来越多样化，技巧性也更强！
我也是法学专业的，前天刚答辩完，只不过我是刑法第一个出场，论文又涉及极具争议的邓玉娇案，所以答辩居然花了50分钟。根据我的答辩过程，说说我的感受吧，希望对你有用。自述方面，先向老师说问候语，然后介绍自己是某级某班的某某，自己论文的题目，论文主体研究的目的，意义。接着介绍论文的结构，分几个部分，每个部分写的是什么，以及自己的研究成果。最后结束语要感谢自己的导师，希望各位答辩老师指正。自述要尽量简练，让答辩老师熟悉论文的大概，尽量在5分钟内完成。你也可以上网搜一些答辩自述的范文来修改，然后背下来也行。接下来就是老师问问题了。问题只要根据你论文的内容来定，比如对于小产权房的一些法律问题发表你的观点，也会对你论文中的案例进行提问，也会问一些理论方面的问题等。每个老师的注重都不一样，根据你刚写的论文目录，我觉得你论文的每一个部分都可能被问，特别是法律界定、法律风险和小产权房问题的解决对策。所以一定要多看自己的论文，最好滚瓜烂熟，因为好多问题都是论文中会涉及到的，老师也想看看你对你论文研究的熟悉程度。一般来说，答辩需要15分钟左右（包括自述5分钟），老师会至少提2到3个问题，由易到难。我因为邓玉娇案子就杯具了，被问了十多个问题。最后，还有杀手锏，如果碰到一些很难的问题不会答，你就直接说：“老师，我水平有限，这个问题我还没有深入研究，请您指教。”这招屡试不爽，这样老师也不会为难你了。最后还是那句话，要熟悉自己的论文，答辩的时候要随即应变，不要跟老师降嘴，这样对你没好处。答辩时候没必要紧张，一般都会过的，除非你真的是答非所问，一问三不知。以上就是我的经验，祝你好运。
概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。由图灵奖获得者Pearl开发出来。
如果用一个词来形容概率图模型（Probabilistic Graphical Model）的话，那就是“优雅”。对于一个实际问题，我们希望能够挖掘隐含在数据中的知识。概率图模型构建了这样一幅图，用观测结点表示观测到的数据，用隐含结点表示潜在的知识，用边来描述知识与数据的相互关系， 最后基于这样的关系图获得一个概率分布 ，非常“优雅”地解决了问题。
概率图中的节点分为隐含节点和观测节点，边分为有向边和无向边。从概率论的角度，节点对应于随机变量，边对应于随机变量的依赖或相关关系，其中 有向边表示单向的依赖，无向边表示相互依赖关系 。
概率图模型分为 贝叶斯网络（Bayesian Network）和马尔可夫网络（Markov Network） 两大类。贝叶斯网络可以用一个有向图结构表示，马尔可夫网络可以表 示成一个无向图的网络结构。更详细地说，概率图模型包括了朴素贝叶斯模型、最大熵模型、隐马尔可夫模型、条件随机场、主题模型等，在机器学习的诸多场景中都有着广泛的应用。
长久以来，人们对一件事情发生或不发生的概率，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率是多少？”他们会想都不用想，会立马告诉你，取出白球的概率就是1/2，要么取到白球，要么取不到白球，即θ只能有一个值，而且不论你取了多少次，取得白球的 概率θ始终都是1/2 ，即不随观察结果X 的变化而变化。
这种 频率派 的观点长期统治着人们的观念，直到后来一个名叫Thomas Bayes的人物出现。
托马斯·贝叶斯Thomas Bayes（1702-1763）在世时，并不为当时的人们所熟知，很少发表论文或出版著作，与当时学术界的人沟通交流也很少，用现在的话来说，贝叶斯就是活生生一民间学术“屌丝”，可这个“屌丝”最终发表了一篇名为“An essay towards solving a problem in the doctrine of chances”，翻译过来则是：机遇理论中一个问题的解。你可能觉得我要说：这篇论文的发表随机产生轰动效应，从而奠定贝叶斯在学术史上的地位。
这篇论文可以用上面的例子来说明，“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率θ是多少？”贝叶斯认为取得白球的概率是个不确定的值，因为其中含有机遇的成分。比如，一个朋友创业，你明明知道创业的结果就两种，即要么成功要么失败，但你依然会忍不住去估计他创业成功的几率有多大？你如果对他为人比较了解，而且有方法、思路清晰、有毅力、且能团结周围的人，你会不由自主的估计他创业成功的几率可能在80%以上。这种不同于最开始的“非黑即白、非0即1”的思考方式，便是 贝叶斯式的思考方式。
先简单总结下频率派与贝叶斯派各自不同的思考方式：
贝叶斯派既然把看做是一个随机变量，所以要计算的分布，便得事先知道的无条件分布，即在有样本之前（或观察到X之前），有着怎样的分布呢？
比如往台球桌上扔一个球，这个球落会落在何处呢？如果是不偏不倚的把球抛出去，那么此球落在台球桌上的任一位置都有着相同的机会，即球落在台球桌上某一位置的概率服从均匀分布。这种在实验之前定下的属于基本前提性质的分布称为 先验分布，或着无条件分布 。
其中，先验信息一般来源于经验跟历史资料。比如林丹跟某选手对决，解说一般会根据林丹历次比赛的成绩对此次比赛的胜负做个大致的判断。再比如，某工厂每天都要对产品进行质检，以评估产品的不合格率θ，经过一段时间后便会积累大量的历史资料，这些历史资料便是先验知识，有了这些先验知识，便在决定对一个产品是否需要每天质检时便有了依据，如果以往的历史资料显示，某产品的不合格率只有0.01%，便可视为信得过产品或免检产品，只每月抽检一两次，从而省去大量的人力物力。
而 后验分布 π（θ|X）一般也认为是在给定样本X的情况下的θ条件分布，而使π（θ|X）达到最大的值θMD称为 最大后验估计 ，类似于经典统计学中的 极大似然估计 。
综合起来看，则好比是人类刚开始时对大自然只有少得可怜的先验知识，但随着不断观察、实验获得更多的样本、结果，使得人们对自然界的规律摸得越来越透彻。所以，贝叶斯方法既符合人们日常生活的思考方式，也符合人们认识自然的规律，经过不断的发展，最终占据统计学领域的半壁江山，与经典统计学分庭抗礼。
条件概率 （又称后验概率）就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P(A|B)，读作“在B条件下A的概率”。
比如上图，在同一个样本空间Ω中的事件或者子集A与B，如果随机从Ω中选出的一个元素属于B，那么这个随机选择的元素还属于A的概率就定义为在B的前提下A的条件概率：
联合概率：
边缘概率(先验概率)：P(A)或者P(B)
贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型(directed acyclic graphical model)，是一种概率图模型，于1985年由Judea Pearl首先提出。它是一种模拟人类推理过程中因果关系的不确定性处理模型，其网络拓朴结构是一个有向无环图(DAG)。
贝叶斯网络的有向无环图中的节点表示随机变量
它们可以是可观察到的变量，或隐变量、未知参数等。认为有因果关系（或非条件独立）的变量或命题则用箭头来连接。若两个节点间以一个单箭头连接在一起，表示其中一个节点是“因(parents)”，另一个是“果(children)”，两节点就会产生一个条件概率值。
例如，假设节点E直接影响到节点H，即E→H，则用从E指向H的箭头建立结点E到结点H的有向弧(E,H)，权值(即连接强度)用条件概率P(H|E)来表示，如下图所示：
简言之，把某个研究系统中涉及的随机变量，根据是否条件独立绘制在一个有向图中，就形成了贝叶斯网络。其主要用来描述随机变量之间的条件依赖，用圈表示随机变量(random variables)，用箭头表示条件依赖(conditional dependencies)。
此外，对于任意的随机变量，其联合概率可由各自的局部条件概率分布相乘而得出：
1. head-to-head
依上图，所以有：P(a,b,c) = P(a) P(b) P(c|a,b)成立，即在c未知的条件下，a、b被阻断(blocked)，是独立的，称之为head-to-head条件独立。
2. tail-to-tail
考虑c未知，跟c已知这两种情况：
3. head-to-tail
还是分c未知跟c已知这两种情况：
wikipedia上是这样定义因子图的：将一个具有多变量的全局函数因子分解，得到几个局部函数的乘积，以此为基础得到的一个双向图叫做因子图（Factor Graph）。
通俗来讲，所谓因子图就是对函数进行因子分解得到的 一种概率图 。一般内含两种节点：变量节点和函数节点。我们知道，一个全局函数通过因式分解能够分解为多个局部函数的乘积，这些局部函数和对应的变量关系就体现在因子图上。
举个例子，现在有一个全局函数，其因式分解方程为：
其中fA,fB,fC,fD,fE为各函数，表示变量之间的关系，可以是条件概率也可以是其他关系。其对应的因子图为：
在概率图中，求某个变量的边缘分布是常见的问题。这问题有很多求解方法，其中之一就是把贝叶斯网络或马尔科夫随机场转换成因子图，然后用sum-product算法求解。换言之，基于因子图可以用 sum-product 算法 高效的求各个变量的边缘分布。
详细的sum-product算法过程，请查看博文： 从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络
朴素贝叶斯(Naive Bayesian)是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。**朴素贝叶斯可以看做是贝叶斯网络的特殊情况：即该网络中无边，各个节点都是独立的。 **
朴素贝叶斯朴素在哪里呢？ —— 两个假设 ：
贝叶斯公式如下：
下面以一个例子来解释朴素贝叶斯，给定数据如下：
现在给我们的问题是，如果一对男女朋友，男生想女生求婚，男生的四个特点分别是不帅，性格不好，身高矮，不上进，请你判断一下女生是嫁还是不嫁？
这是一个典型的分类问题，转为数学问题就是比较p(嫁|(不帅、性格不好、身高矮、不上进))与p(不嫁|(不帅、性格不好、身高矮、不上进))的概率，谁的概率大，我就能给出嫁或者不嫁的答案！这里我们联系到朴素贝叶斯公式：
我们需要求p(嫁|(不帅、性格不好、身高矮、不上进),这是我们不知道的，但是通过朴素贝叶斯公式可以转化为好求的三个量，这三个变量都能通过统计的方法求得。
等等，为什么这个成立呢？学过概率论的同学可能有感觉了，这个等式成立的条件需要特征之间相互独立吧！对的！这也就是为什么朴素贝叶斯分类有朴素一词的来源，朴素贝叶斯算法是假设各个特征之间相互独立，那么这个等式就成立了！
但是为什么需要假设特征之间相互独立呢？
根据上面俩个原因，朴素贝叶斯法对条件概率分布做了条件独立性的假设，由于这是一个较强的假设，朴素贝叶斯也由此得名！这一假设使得朴素贝叶斯法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。
朴素贝叶斯优点 ：
朴素贝叶斯缺点 ：
理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好。
朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model)的 朴素(Naive)的含义是"很简单很天真" 地假设样本特征彼此独立. 这个假设现实中基本上不存在, 但特征相关性很小的实际情况还是很多的, 所以这个模型仍然能够工作得很好。
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从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络
各位老师，上午好！我叫谢天香，是07计2班的学生，我的论文题目是贝叶斯分类算法的设计与实现。论文是在导师的悉心指导下完成的，在这里我向我的导师表示深深的谢意，同时向各位老师参加我的论文答辩表示衷心的感谢。下面我将本论文设计的目的和主要内容向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。首先，我想谈谈这个毕业论文设计的目的及意义。……其次，我想谈谈这篇论文的结构和主要内容。本文分成4个部分.第1章，绪论。主要介绍了贝叶斯分类器研究的意义，国内外发展现状和本课题研究内容。第2章，贝叶斯分类算法概述。介绍了本系统采取的核心算法—贝叶斯算法的数学模型，贝叶斯分类器的工作原理与理论原型。第3章，贝叶斯分类算法的设计与实现。讨论了贝叶斯分类算法的设计模型，分析了该模型实验的各个步骤，以及具体实现。第4章，总结。对本论文进行了总结工作，并指出这些方法不足之处，为将来的实验研究作好了铺垫。最后，我想谈谈这篇论文和系统存在的不足。由于我把178个样本分成了130个训练样本和48个测试样本，训练样本与测试样本的比例不是很高，所以得到的TP没有达到理想的程度。这篇论文的写作以及修改的过程，也是我越来越认识到自己知识与经验缺乏的过程。虽然，我尽可能地收集材料，运用自己所学的知识进行论文写作，但论文还是存在许多不足之处，有待改进。请各位评委老师多批评指正，让我在今后的学习中学到更多，谢谢！这是我的开场白希望对你有用
各位老师，上午好！我叫谢天香，是07计 2班的学生，我的论文题目是贝叶斯分类算法的设计与实现。论文是在导师的悉心指导下完成的，在这里我向我的导师表示深深的谢意，同时向各位老师参加我的论文答辩表示衷心的感谢。下面我将本论文设计的目的和主要内容向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。首先，我想谈谈这个毕业论文设计的目的及意义。……其次，我想谈谈这篇论文的结构和主要内容。本文分成4个部分.第1章，绪论。主要介绍了贝叶斯分类器研究的意义，国内外发展现状和本课题研究内容。第2章，贝叶斯分类算法概述。介绍了本系统采取的核心算法—贝叶斯算法的数学模型，贝叶斯分类器的工作原理与理论原型。第3章，贝叶斯分类算法的设计与实现。讨论了贝叶斯分类算法的设计模型，分析了该模型实验的各个步骤，以及具体实现。第4章，总结。对本论文进行了总结工作，并指出这些方法不足之处，为将来的实验研究作好了铺垫。最后，我想谈谈这篇论文和系统存在的不足。由于我把178个样本分成了130个训练样本和48个测试样本，训练样本与测试样本的比例不是很高，所以得到的TP没有达到理想的程度。这篇论文的写作以及修改的过程，也是我越来越认识到自己知识与经验缺乏的过程。虽然，我尽可能地收集材料，运用自己所学的知识进行论文写作，但论文还是存在许多不足之处，有待改进。请各位评委老师多批评指正，让我在今后的学习中学到更多，谢谢！这是我的开场白 希望对你有用