朴素贝叶斯法.pdf

本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: 朴素贝叶斯算法优缺点 优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题 缺点:对输入数据的准备方式敏感

朴素贝叶斯算法-小额贷款

大作业的任务是用朴素贝叶斯算法分析天气的和环境的好坏决定是否出门打网球。首先构建训练集;再实现分类算法,通过分类算法对训练数据集的各个特征属性分析,计算出各个特征属性的概率及每个特征属性划分对每个类别

在VC6.0编译环境下使用C++编写的朴素贝叶斯分类程序

NULL 博文链接：https://luchi007.iteye.com/blog/2277288

基于朴素贝叶斯的文本分类，原文地址：http://yuanmuqiuyu2000.blog.sohu.com/198789412.html

基于朴素贝叶斯的分类方法研究，详细说明了贝叶斯分类算法及模型的应用。

NaiveBayes朴素贝叶斯用于文章类型分类，C#源码，只发原创

利用朴素贝叶斯进行分本分类。包括选择分类分本。

最近学习了一下朴素贝叶斯，看了相关文档等资料，在自己理解的基础上整理如下笔记。