朴素贝叶斯的数据集(测试 验证)

Hadoop mapreduce 实现NaiveBayes朴素贝叶斯.下载的5分的,赚差价。

java实现朴素贝叶斯分类算法

本文实例为大家分享了Python朴素贝叶斯实例代码,供大家参考,具体内容如下 #-*- coding: utf-8 -*- #添加中文注释 from numpy import * #过滤网站的恶意留言

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

机器学习之朴素贝叶斯简介,介绍了贝叶斯公式推导及算法的实现

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

初学机器学习，使用python实现的朴素贝叶斯算法实现数字识别，使用mnist数据集训练和测试

写的相对简略、主要是写程序的时候的思路、 原博客地址：http://blog.sina.com.cn/u/2192123784

朴素贝叶斯的实现

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。