机器学习分类算法朴素贝叶斯

压缩包中包括python脚本和一个PPT。在UtralEdit中打开这两个脚本NBayes_lib.py和NBayes_test.py就可以查看脚本，然后运行NBayes_test.py这个脚本就可以

朴素贝叶斯分类算法的特征项间强独立性的假设在现实中是很难满足的。为了在一定程度上放松这一假设，提出了基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法，该算法采用一种新的权重计算方法，这种权重计算方法是在传统词

介绍了python中朴素贝叶斯算法的基本原理及其在文本分类中的应用。详细说明了用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件过滤的过程，并提供了相应的代码文件下载链接。

文本分类中基于统计模型的方法在处理大量文本数据时表现出色。这一方法首先对原始输入数据进行预处理，包括分词、数据清洗和数据统计等步骤。随后，通过人工抽取特征并选择具体的统计模型设计分类算法。根据实际需求

概念简介: 朴素贝叶斯基于贝叶斯定理,它假设输入随机变量的特征值是条件独立的,故称之为“朴素”。简单介绍贝叶斯定理: 乍看起来似乎是要求一个概率,还要先得到额外三个概率,有用么?其实这个简单的公式非常

利用MATLAB实现了朴素贝叶斯，有对应的概率分布模型，对学习该过程有一定的帮助，更加深入了解该算法

一个朴素贝叶斯的matlab实现算法

朴素贝叶斯实战代码，含注释，分为两个模块，第一模型实现，第二进行文本分类。事实上利用的是词袋模型的朴素贝叶斯，也就是多项式事件模型。利用python3进行编程实现。

汽车有6个属性，每个属性都有几种类别，根据这6个属性来判断汽车的性价比Classvalue如何， ClassValues有以下几种情况unacc,acc, good,vgood buying（ vhi

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