简单的基于概率的贝叶斯分类器

模式识别的实验，贝叶斯分类器实现男生女生的分离，实现了基本的分类器的功能

画出训练样本的散布图编写程序，估计类均值和协方差矩阵按照最小错误率贝叶斯分类规则设计分类器，计算训练样本的误差率计算分类器对于测试样本的错误率画出两类样本的决策边界

利用贝叶斯分类规则进行分类，开发语言是C#。对于刚接触贝叶斯知识的同学比较有用。

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

从数学角度来说分类问题可做如下定义      已知集合和确定映射规则使得任意有且仅有一个使得成立.不考虑模糊数学里的模糊集情况      其中C叫做类别集合其中每一个元素是一个类别而I叫做项集合其中每

模式识别作业-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。也就是说，贝叶斯分类器是

分类是数据挖掘领域的重要分支，而贝叶斯分类方法作为分类领域的重要技术得到了日益广泛的研究和应用。限制性贝叶斯网络在不牺牲太多精确性的前提下简化网络结构，是近几年分类领域的研究热点。论文采用统计学中理论

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NaiveBayes.jl:朴素贝叶斯分类器

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