用C#开发贝叶斯分类器

dclassify, 面向NodeJS的朴素贝叶斯分类器 dclassify dclassify 是一个朴素的贝叶斯分类器，它比通常的二进制分类器更进一步，通过引入一个独特的优化来进一步提高性能。 在

对于numeric类型的数据，基本贝叶斯分类算法并不能直接应用。对于需要分类的数据，首先按照信息熵进行离散化后。之后对于处理过后的数据，使用基本贝叶斯分类算法进行训练和分类。

设计仿真实验，利用贝叶斯分类器完成分类实验，并评估分类结果

贝叶斯分类器是一种常用的分类算法，本文深入分析了其原理和在图像分类中的应用。首先介绍贝叶斯定理和贝叶斯分类器的基本思想，然后针对图像分类问题，讨论了特征提取和预处理的方法，以及常用的分类器评价指标。最

主要用了vs2010做的一个简单的计算器主要是用来复习巩固下c#知识，以及熟悉vs2010的开发环境

高斯判别分析、朴素贝叶斯等传统贝叶斯分类方法在构建变量的联合概率分布时,往往会对变量间的相关性进行简化处理,从而使得贝叶斯决策理论中类条件概率密度的估计与实际数据之间存在一定的偏差.对此,结合Copu

基于贝叶斯分类器的手写体数字识别，识别率为87%，加大训练样本识别率更高。

以特征独立性为基础，讨论了朴素贝叶斯分类器的原理，以及训练朴素贝叶斯分类器和应用朴素贝叶斯分用了“拉普拉斯修正”，进而提高了朴素贝叶斯分类器的精度，最后对西瓜的好坏做出判别，完成分类器进行分类的问题。

基于最小错误概率的贝叶斯分类器

贝叶斯分类器实现代码，正确率高达百分之70.