朴素贝叶斯的java实现

《机器学习笔记（2）——使用朴素贝叶斯算法过滤（中英文）垃圾邮件》一文中的邮件数据

利用c#编写的朴素贝叶斯算法，后期会加入五折交叉算法

基于朴素贝叶斯的手写数字识别，code中包含data，中间利用了PCA降维方法，识别精度达到95.42%

样本基于正态分布的朴素贝叶斯分类器，实测可用，内含数据

本文主要描述了朴素贝叶斯分类方法,包括模型导出和学习描述。实例部分总结了《machine learning in action》一书中展示的一个该方法用于句子感情色彩分类的程序。1 方法概述 学习(参

本文实例为大家分享了Python朴素贝叶斯实例代码,供大家参考,具体内容如下 #-*- coding: utf-8 -*- #添加中文注释 from numpy import * #过滤网站的恶意留言

从读取文件、去除重用词、正则化、到词向量、再到预测分类。最后ROC曲线评估,一整套(带数据集),下载即运行。如果好用,还请给个好评

机器学习之朴素贝叶斯简介,介绍了贝叶斯公式推导及算法的实现

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

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