贝叶斯分类算法

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Text classifier based on naive Bayes algorithm

用朴素贝叶斯的方法解决企业行业分类

使用Python编写机器学习算法，通过朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类。首先，将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占20%。然后，使用特征提取方法来处理文本数据，以便将其转化为可用于算法训练

自述降价到Naive-Bayes分类器 这是自述文件

一、贝叶斯分类介绍 贝叶斯分类器是一个统计分类器。它们能够预测类别所属的概率,如:一个数据对象属于某个类别的概率。贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理而构造出来的。对分类方法进行比较的有关研究结果表明:简单贝

从读取文件、去除重用词、正则化、到词向量、再到预测分类。最后ROC曲线评估,一整套(带数据集),下载即运行。如果好用,还请给个好评

贝叶斯决策的原理与应用,内含贝叶斯决策的一个应用 文本分类 用python实现,并附有PPT讲解原理以及代码实现过程

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的方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布。然后基于此模型,对于给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的

基于Mapreduce的朴素贝叶斯分类