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朴素贝叶斯算法做文本分类，用的是谭松波酒店语料。
机器学习十大算法：朴素贝叶斯
Improvement and Application of Naive Bayesian Classification Algorithm
朴素贝叶斯分类算法原理和python实现
贝叶斯(Baysian)分类器[1]是一种理论上比较简单的分类器。但是结合不同的网络结构和概率模形，它又可以演化成非常复杂的分类体系。本短文主要演示Baysian + Gaussian如何解两类问题。
朴素贝叶斯算法，matlab程序，极大似然估计，贝叶斯估计
自述降价到Naive-Bayes分类器 这是自述文件
Hadoop mapreduce 实现NaiveBayes朴素贝叶斯.下载的5分的,赚差价。
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
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