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使用Iris数据集，朴素贝叶斯分类算法。,The use of Iris data set, Naive Bayes classification algorithm.
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贝叶斯分类算法，构造朴素贝叶斯分类器，对给定的中文文本进行分类,Bayesian classification algorithm, Naive Bayes classifier structure of a given Chinese text classification
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朴素贝叶斯分类算法,可以用来进行分类bayes
-Naive Bayesian classification algorithm can be used to classify the Bayes
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Naive Bayes classification algorithm
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文本分类是在文档所包含的文本基础上， 把给定的文档分配到固定类别集合中某一个类别的任务。这个任务中常常用到朴素贝叶斯模型。-Text classification are contained in the document text, based on the given document category assigned to a fixed set of a certain type of mission. This task is often used Naive Bayes model
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：将K—means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于K—means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K—
me．arks算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类，计算缺失数据子集中的每条记录与 个簇重心之间的相似度，把记
录赋给距离最近的一个簇，并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值，然后用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据
集进行分类。实验结果表明，与朴素贝叶斯相比，基于K—means思想的朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确率。-: K-means algorithm will
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：朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器，但是它的属性独立性假设使其无法表示现实世界属性之间的依赖关
系，以及它的被动学习策略，影响了它的分类性能。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。-: Naive Bayesian classifier is a simple and efficient classifier, but its attribute independence assumption that the rea
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朴素的贝叶斯网络是数据挖掘中的一项重要技术，本源码使用朴素的贝叶斯网络实现数据的分类-data classification by Naive Bayes
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This paper presents the top 10 data mining algorithms identified by the IEEE
International Conference on Data Mining (ICDM) in December 2006: C4.5, k-Means, SVM,
Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. These top 10 algorithms
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This naive bayes classification of documents-This is naive bayes classification of documents
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人工智能。基于朴素贝叶斯的文本分类器，测试正确率较高。-Artificial intelligence. Naive Bayes text classification based on, test accuracy is higher.
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this program is used for classification of noisy pixel identification by using naive bayes classifier
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实现朴素贝叶斯的分类，很好用的，利用matlab编写，不错的程序-Naive Bayes classification, well used, the use of Matlab prepared, a good program
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使用Python实现朴素贝叶斯分类，文件夹中附带数据集。实现了NB算法，并进行5倍交叉验证-Naive Bayes classifier using the Python implementation, the folder with the data set. NB implements the algorithm, and 5-fold cross-validation
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基于matlab的Naive Bayes分类，分为train,test和run-Matlab-based Naive Bayes classification, divided into train, test and run
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Classification algorithm using Naive Bayes. Written for News Group data set. 99 accuracy-Classification algorithm using Naive Bayes. Written for News Group data set. 99 accuracy!!!
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利用Python实现朴素贝叶斯分类方法。实现程序具有普适性，同时附带测试数据。可以直接运行。-Python implementations utilizing Naive Bayes classification. Achieve universal program has also included with the test data. It can be run directly.
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朴素贝叶斯的matlab代码，概率分类模型。-MATLAB code for Naive Bayes model, a probability classification algorithm.
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朴素贝叶斯算法解决分类问题（二分类）的matlab代码(Naive Bayes algorithm to solve classification problems (two categories) of matlab code)
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调用于sklearn平台的朴素贝叶斯算法，有着较好的分类能力(The naive bayes algorithm for sklearn platform is a good classification capability.)
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