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贝叶斯分类器实现的文本分类(Java实现)

使用贝叶斯分类器实现文本文件的分类判别。 1、可以指定训练集进行文本训练； 2、使用训练好的特征值进行未知文件类型的判别。

2019-12-21 19:24:26 1.76MB 贝叶斯 文本分类

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多项式贝叶斯分类器(MultinomialNB)(Python)

多项式贝叶斯分类器(MultinomialNB),它假设的条件概率分布满足多项式分布

2019-12-21 19:23:37 2KB 多项式 贝叶斯 分类器 python

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用贝叶斯分类器实现垃圾邮件分类器(C版本和Java版本)

这是我研究生的一个作业，要用贝叶斯分类器去实现垃圾邮件的分类。第一次是用c语言实现。第二次用Java，并且用了哈希表，用以保证其计算速度

2019-12-21 19:23:17 617KB 贝叶斯分类器 Java C 哈希表

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朴素贝叶斯分类Iris数据

使用朴素贝叶斯分类Iris数据，含Iris原始数据和实验报告

2019-12-21 18:55:00 98KB 朴素贝叶斯 分类 iris

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正态分布模式下的贝叶斯分类

用MatLab编写的正态分布模式下的贝叶斯分类器。很多模式识别的课设就有相关题目。不仅有样本分类而且会在二维坐标系下画出，正确分类与错误分类的点都会有不同的标志。

2019-12-21 18:52:29 798B 贝叶斯 正态分布 模式识别 MatLab

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正态分布模式的贝叶斯分类数据

正态分布模式的贝叶斯分类的实验数据。三分类正态数据

2019-12-21 18:50:08 136KB 数据

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贝叶斯分类器贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。

贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。　　贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：　　1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。　　2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。　　3、根据后验概率大小进行决策分类。

2019-12-21 18:48:12 67KB visualc++Bayesian1

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C++实现朴素贝叶斯分类器

C++实现朴素贝叶斯分类器, 代码干净, 整洁, 有示例, 有注释, 具有良好的封装性, 可直接迁移使用

2016-03-17 00:00:00 12KB 机器学习 贝叶斯分类

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adaboost 演示demo（基于Matlab，学习算法包括决策树、神经网络、线性回归、在线贝叶斯分类器等）

adaboost 演示demo（基于Matlab，学习算法包括决策树、神经网络、线性回归、在线贝叶斯分类器等），动态GUI显示学习过程、vote过程等

2015-07-11 00:00:00 13KB 机器学习

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贝叶斯分类算法C++实现

数据挖掘贝叶斯算法 C++ 贝叶斯算法一般都用MATLAB实现，好不容易找到个C++的，可以用到工程中去

2014-07-15 00:00:00 779KB 数据挖掘 贝叶斯算法

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