朴素贝叶斯课程设计报告,贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。
用朴素被一丝丝方法实现对文本进行分类的算法。对训练集进行训练得到特征向量,测试集根据特征向量,判断属于哪一个类的概率最大,就属于哪一个类。
Naive Bayesian algorithm classifier
使用python实现的朴素贝叶斯算法新闻分类。希望有帮助。
从底层实现了朴素贝叶斯分类代码,适用于各种分类数据:数值/字符、连续/离散
使用Python3.5实现贝叶斯完成文本分类,代码中有详细的解释
bayesian - Golang朴素贝叶斯分类
ML-朴素贝叶斯-2019-07-01.pdf
朴素贝叶斯皮肤病
利用贝叶斯分类算法对两个已知样本进行分类并求出决策面方程,画出3维图像。代码注释详细,易于看懂。