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基于不断学习的贝叶斯-KNN文本分类算法的设计与实现,给出原始几个类别的文本文件，通过机器学习，获取各个类别文本内容的主要特征，在这个基础上，给出待分类的文件库，系统通过自动分类，对文件库中的文本进行分类，把文件分配到最有可能的类别中。-based learning Bayesian-KNN text classification algorithm design and implementation given several types of the original text file,
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opencv实现的mushroom数据的分类，一共有八种不同的学习方法，包括贝叶斯、SVM、神经网络，等等。-opencv implementation mushroom data classification, a total of eight kinds of different learning methods, including Bayesian, SVM, neural networks, and so on.
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用朴素贝叶斯分类方法实现垃圾邮件分类。
基于matlab实现。-Bayesian classification method to achieve with spam classification. Matlab-based implementation.
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数据挖掘的贝叶斯分类的实现，数据挖掘的可以-Bayesian classification of data mining implementation, data mining can look
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机器学习实战中，实现贝叶斯分类算法。包括算法的实现，必要的注释，分类测试-Machine learning actual combat, achieve Bayesian classification algorithm. Including the implementation of the algorithm, as required notices, classification test
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