朴素贝叶斯文本分类的Python实现代码

朴素贝叶斯算法是一种基于统计学原理的机器学习算法，可以用于价格预测。本文将介绍如何使用Python实现朴素贝叶斯算法进行价格预测，包括数据预处理、特征提取、建立模型、预测结果等。通过本文的学习，读者可

基于朴素贝叶斯的中文文本情感倾向分类研究，写得还是不错的。。。

文字分类 训练一个分类器(KNN,SVM),对文本数据进行分类,类别可包括体育,财经,房地产,家居,教育等十个类别。 文本分类的一般流程可以分为五步:(1)对文本进行预处理,包括分词操作和替换词去除等

本文在MATLAB平台上对最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策进行测试,比较和分析了实验结果。

基于朴素贝叶斯的分类方法研究，详细说明了贝叶斯分类算法及模型的应用。

写的相对简略、主要是写程序的时候的思路、 原博客地址：http://blog.sina.com.cn/u/2192123784

Naive Bayesian algorithm classifier

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类的方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布。然后基于此模型,对于给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的

bayesian - Golang朴素贝叶斯分类

这是我写的朴素贝叶斯算法的代码,样例数据不够,仅用来学习参考算法的实现过程。对应我的博客:【从零开始的机器学习2】——朴素贝叶斯和邮件分类