PHP实现机器学习之朴素贝叶斯算法详解

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

贝叶斯算法的C语言 和JAVA语言实现,源代码下载

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k近邻算法和朴素贝叶斯算法课件

提出了一种新增特征的朴素贝叶斯增量算法。在无标注语料增量样本的选择上,借助传统的类置信度阈值,构建一个最小后验概率作为样本选择的双阈值,当识别到增量语料中有新的特征时,会将该特征加入到特征空间,并对分

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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

朴素贝叶斯的测试数据，每个文件是一个数字的01矩阵，一个文件对应一个数字，文件名第一个字符为对应的数字。

《机器学习笔记（2）——使用朴素贝叶斯算法过滤（中英文）垃圾邮件》一文中的邮件数据

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