《贝叶斯网引论》电子版

贝叶斯信念网络在数据分析和挖掘中的应用和相关问题的分析

朴素贝叶斯分类假定类条件独立，即给定样本的类标号，属性的值相互条件独立。这一假定简化了计算。当假定成立时，与其它所有分类算法相比，朴素贝叶斯分类是最精确的。然而，在实践中，变量之间的依赖可能存在。贝叶

贝叶斯决策论为机器学习的一种重要方法贝叶斯决策：根据各种事件发生的先验概率进行决策一般具有较大的风险。减少这种风险的办法是通过科学实验、调查、统计分析等方法获得较为准确的情报信息，以修正先验概率。利用

基于Bayesian压缩感知的融合算法，感兴趣的可以去看看

朴素贝叶斯算法实例,python3可运行,每行代码均有详细解释,适用初学贝叶斯者.

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文通过对男，女姓名集进行训练，利用贝叶斯分类器实现对给定姓名的姓名识别。

Bayesian learning tool

Bayesian decision theory

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数据挖掘分类算法中的朴素贝叶斯分类示例，自己整理的，希望有帮助。