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方法[1]。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(DecisionTreeModel)和朴素贝叶斯模型(NaiveBayesianModel,NBM
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用Qt写朴素贝叶斯算法代码,详细准确,可读性强,界面美观,有利于大家学习朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法是统计上分类,可以用来分类预测。
自己用scala实现的朴素贝叶斯算法。最近学习machine learning,由于之前学习了spark,于是使用scala尝试写写代码
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朴素贝叶斯算法的java实现,具有很好的分类效果
机器学习中的朴素贝叶斯分类器,基于Python代码实现,其中有文本分类垃圾邮件过滤以及使用贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向等实例,在Pycharm中测试通过
将一些随机爬下来的帖子进行分类,利用了朴素贝叶斯算法
