贝叶斯分类器beiyesi

以特征独立性为基础，讨论了朴素贝叶斯分类器的原理，以及训练朴素贝叶斯分类器和应用朴素贝叶斯分用了“拉普拉斯修正”，进而提高了朴素贝叶斯分类器的精度，最后对西瓜的好坏做出判别，完成分类器进行分类的问题。

基于最小错误概率的贝叶斯分类器

贝叶斯分类器实现代码，正确率高达百分之70.

南京理工大学数据挖掘研究生课程设计，结合Iris Data Set数据集的贝叶斯分类器的vc6.0实现!完整源代码！！

代码：Java语言算法：朴素贝叶斯分类器（中文）适用于情感分析涉及：条件概率，先验概率计算，中文分词器，停用词处理

高斯判别分析、朴素贝叶斯等传统贝叶斯分类方法在构建变量的联合概率分布时,往往会对变量间的相关性进行简化处理,从而使得贝叶斯决策理论中类条件概率密度的估计与实际数据之间存在一定的偏差.对此,结合Copu

本文件是在vs2008上使用c++编写的贝叶斯分类器,包含测试数据“wine.txt”,是学习贝叶斯分类器的好资料

这个和我以前传的有了一点改动就是把训练模型和预测分为了2个工程了更方便了里面有readme.txt.还可以看看我前面上传那个工程的“资源描述”

朴素贝叶斯分类器在训练速度方面表现出色，通常优于线性模型分类器，如 LogisticRegression 和 LinearSVC。然而，这种效率提升伴随着泛化能力的略微下降。朴素贝叶斯算法通过独立分析

其中女生类别标号为0，男生类别标号为1，数据集为dataset1.txt，dataset2.txt，dataset3.txt，第一列为身高，第二列为体重，第三列为类别标号