搜索资源列表
knn
- 朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)算法是机器学习领域中常用的一种基于概率的分类算法,非常简单有效。k近邻法(k-Nearest Neighbor, kNN)[30,31]又称为基于实例(Example-based, Instance-bases)的算法,其基本思想相当直观:Rocchio法来源于信息检索系统,后来最早由Hull在1994年应用于分类[74],从那以后,Rocchio方法就在文本分类中广泛应用起来。
朴素贝叶斯的基本思想和算法
- 朴素贝叶斯的思想原理应用实例及程序注释
Bayes
- 基于信息几何构建朴素贝叶斯分类器,一篇论文,写的挺好的。请改名为doc 简单的实现了遗传算法的功能。-Geometry-based Naive Bayes classifier to build, a paper written in very good shape. Simple implementation of genetic algorithm.
Matlab2
- 朴素贝叶斯分类器,使用MATLAB语言编写,对文档进行自动分类-Naive Bayes classifier
Chinese-text-based-on-Naive-Bayes-
- 一种基于情感词典和朴素贝叶斯的中文文本情感分类方法-Feelings of the Chinese text based on emotional dictionaries and Naive Bayes classification
Naive-Bayes
- 本文从不同的角度出发,讨论并分析了三种改进朴素贝叶斯分类性能的方法。为进一步的研究打下坚实的基础。-In this paper, starting from a different perspective, to discuss and analyze the three improved Naive Bayesian classifier performance. Lay a solid foundation for further research.
Machine-Learning
- 机器学习的讲义和作业,包括了SVM、隐氏马尔科夫和朴素贝叶斯等方法,非常适合初学机器学习的人!-Machine learning lectures and assignments, including SVM, Hidden Markov and Naï ve Bayes methods, machine learning is ideal for beginners!
classificiation-algorithm-overview
- 机器学习领域经典分类算法综述,包括Decision Tree(ID3、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法),三种典型贝叶斯分类器(朴素贝叶斯算法、TAN算法、贝叶斯网络分类器),k-近邻 、 基于数据库技术的分类算法( MIND算法、GAC-RDB算法),基于关联规则(CBA:Classification Based on Association Rule)的分类(Apriori算法),支持向量机分类,基于软计算的分类方法(粗糙集(rough set)、遗传
616341
- 中文文本语料库 适合中文文本分类使用 朴素贝叶斯算法整合 -Chinese text categorization corpus
2012.李航.统计学习方法
- 《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外,每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手,由浅入深,阐明思路,给出必要的数学推导,便于读者掌握统计学习方法的实质,学会运用。为满足读者进一步学习的需要,书中还介绍了一些相关研究,给出了少量习题,列出了主要参考文