贝叶斯分类器实现代码bayes_classifier.py

朴素贝叶斯模型是文本分类模型中的一种简单但性能优越的的分类模型。为了简化计算过程，假定各待分类文本特征变量是相互独立的，即“朴素贝叶斯模型的假设”。相互独立表明了所有特征变量之间的表述是没有关联的。

用于对遥感图像进行监督分类，贝叶斯分类器，用于对遥感图像进行监督分类，用于对遥感图像进行监督分类，用于对遥感图像进行监督分类，用于对遥感图像进行监督分类

php 无极分类(递归)实现代码,需要的朋友可以参考下。

胡子分类器 该模型经过训练可以将胡须的类型分为8类:下巴窗帘,经典长款,经典短款,山羊胡子,留着胡须的山羊胡子,胡须,剃须,胡茬。

在Github上扩展语言分类用户的存储库 扩展来在GitHub上语言分类用户的存储库 支持语言:English (United States)

从零开始的朴素贝叶斯 从零开始在Python中实现朴素贝叶斯分类器

bayes估值py文件

NaiveBayes.jl:朴素贝叶斯分类器

多项式贝叶斯分类器(MultinomialNB),它假设的条件概率分布满足多项式分布

本资源利用朴素贝叶斯分类器实现了数据的多分类。文件包括朴素贝叶斯分类器的实现代码,训练数据和测试数据以及对应的类别标签。分类救结果较好,能达到91.25%。