朴素贝叶斯网分类器在认知诊断分类中的应用研究

贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合,朴素贝叶斯(Naïve Bayes,NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美,该算法能运用到大型数据

用matlab实现的朴素贝叶斯算法，亲测可用。

使用Matlab实现，包括一维特征最小错误率bayes分类器；二维特征最小错误率bayes分类器；二维特征最小风险bayes分类器以及使用的数据集合。

朴素贝叶斯文本分类算法的java代码完整版

GitHub用户，以下是一份关于朴素贝叶斯在鸢尾花分类中的Python实战示例代码。通过这个示例，你可以了解如何使用朴素贝叶斯算法进行数据分析和分类任务，特别是在处理鸢尾花数据集时的应用。这段代码涵盖

基于朴素贝叶斯分类的影视收视水平预测的研究，张琦，杨正球，收视率是电视节目的一个重要指标，对电视台提高经营效益和广告精准投放有重要的意义。本文研究了如何有效的预测电视节目收视率的

Efficiency Analysis of Naive Bayesian Algorithm and SVM Algorithm in Web Text Classification

机器学习实战篇:采用贝叶斯方法进行新闻分类。代码有有注释,适合机器学习初学者。

1 引言 近几年来,贝叶斯网络已成为数据挖掘和知识发现中的一个主要工具,在分类、聚类、预测和规则推导等方面取得了良好的应用效果。从历史数据中学习贝叶斯网络可采用基于依赖分析的方法。 常用的有:

为消除朴素贝叶斯分类时的零概率以及过度拟合问题，分析了各种概率平滑方法，给出了基于M估计的多关系朴素贝叶斯分类方法（MRNBC-M）和基于Laplace估计的多关系朴素贝叶斯分类方法（MRNBC-L）