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Bayes
- 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
Bayes
- 朴素的贝叶斯分类器，原理很简单，性能还不错-Naive Bayesian classifier, the principle is very simple, good performance
python-code-for-Machine-learning
- 用于机器学习的全方位python代码，包括K-近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、Logistic 回归 、支持向量机、利用 AdaBoost 元算法提高分类性能、预测数值型数据：回归、树回归、利用 K-均值聚类算法对未标注数据分组、使用 Apriori 算法进行关联分析、使用 FP-growth 算法来高效分析频繁项集、利用 PCA 来简化数据、利用 SVD 简化数据、大数据与 MapReduce-The full range of python code for machine learning
SVM-and-NB
- 支持向量机与朴素贝叶斯算法，对数据进行分类后深度了解数据的结构-Support vector machine and naive Bayes algorithm.Classifying the data and understanding the structure of the data in depth
knn_logistic_naiveBayes
- 统计机器学习经典分类算法MATLAB代码，付数据集。包括knn算法，逻辑斯蒂回归和朴素贝叶斯算法。-Classical statistical machine learning classification algorithm MATLAB code, pay dataset. Including knn algorithm, logistic regression and naive Bayes algorithm.
Naive-Bayes
- Python实现朴素贝叶斯分类，即Naive Bayes Classifier（NB），数据集为pima-indians印第安人糖尿病数据集。-Python implementation naive Bayes classifier, i.e. Naive Bayes Classifier (NB), the data set is pima-indians Indians diabetes data sets.
Naive-Bayes
- 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.
text classfication
- 朴素贝叶斯文本分类的简单案例，了解朴素贝叶斯的算法实现过程(Naive Bayes text classification of simple cases, to understand the naive Bayes algorithm implementation process)
031
- MATLAB求图像中心；包含朴素贝叶斯代码等等(MATLAB for image centers, including plain Bias code, and so on)
KNN，SVM，决策树，朴素贝叶斯
- 用python的sklearn包分类 简单的对数据进行分类(Sort with Python's sklearn package Simple classification of data)
NaiveBayesSpamFilter-master
- 利用朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件的过滤，并结合Adaboost改进该算法(spam filter using Adaboost and Navie bayesian)
weka机器学习十大算法
- 对机器学习领域的十个经典算法进行了详细介绍，包括：AdaBoost、Apriori、C4.5、CART、EM、K-means、kNN、PageRand、SVM和朴素贝叶斯(Ten classical algorithms in machine learning domain are introduced in detail, including AdaBoost, Apriori, C4.5, CART, EM, K-means, kNN, PageRand, SVM and Nave Baye
文本分类
- 实现新闻文本分类 ，算法，朴素贝叶斯，参数调整(news classfiy model selcetion and parameter)
okna
- 朴素贝叶斯分类算法,可以用来进行分类bayes()
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。(The statistical learning method is an important subject in the field of computer and its application.)
MLInActionCode-master
- 机器学习实战的源代码集合，第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具(Machine learning combat source code collection
Url
- 利用朴素贝叶斯BS实现从HTTP数据流中识别出用户基于浏览器访问的URL(Using the naive Bayes BS to realize the user based browser access based URL from the HTTP data stream)
74554399
- 朴素贝叶斯分类算法,可以用来进行分类bayes()
python_self
- 实现了机器学习的各种分类算法，如：knn，svm，朴素贝叶斯，神经网络，决策树等。(Various classification algorithms of machine learning, KNN, SVM, naive bayes, neural network, decision tree, etc.)
machine_learning_python-master
- 通过阅读网上的资料代码，进行自我加工，努力实现常用的机器学习算法。感知机的基本形式和对偶形式的实现 Kmeans和Kmeans++的实现 EM GMM高斯混合和GMM+LASSO的实现 实现朴素贝叶斯的基本算法和高斯混合朴素贝叶斯算法 实现决策树的基本算法 实现adaboost基本算法 实现svm基本算法 实现逻辑回归基本算法(By reading the data codes on the Internet, we can process oursel