贝叶斯新闻分类实战项目文本和停用词数据

是统计模式识别的基本方法和基础。是“最优分类器”：使平均错误率最小条件：类别数一定，（决策论中把类别称作状态）已知类先验概率和类条件概率密度

本系统实现了KNN、朴素贝叶斯和SVM三种分类算法下的文本分类自带训练集和测试集。

压缩包中包括python脚本和一个PPT。在UtralEdit中打开这两个脚本NBayes_lib.py和NBayes_test.py就可以查看脚本，然后运行NBayes_test.py这个脚本就可以

介绍了python中朴素贝叶斯算法的基本原理及其在文本分类中的应用。详细说明了用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件过滤的过程，并提供了相应的代码文件下载链接。

文本分类中基于统计模型的方法在处理大量文本数据时表现出色。这一方法首先对原始输入数据进行预处理，包括分词、数据清洗和数据统计等步骤。随后，通过人工抽取特征并选择具体的统计模型设计分类算法。根据实际需求

朴素贝叶斯分类算法原理和python实现

用matlab代码实现的贝叶斯分类器和马氏距离分类器，随机生成样本。

本程序是用Java写的，内有详细的注释，主要功能是通过网络爬虫获取到指定网站（6个热门新闻网站）的新闻标题，然后将其网址作为本程序的输入，再通过文本处理和文本分类就可以将这则新闻分类。

包含朴素贝叶斯算法的简单实现 还有所需要的jar包：je-analysis-1.5.3.jar、lucene-core-2.3.2.jar 第二个jar包还可以查看到源码

自述降价到Naive-Bayes分类器 这是自述文件