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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
NaiveBayes.java.tar.gz 基于weka的分类算法
- 基于weka的分类算法，用于weka拓展应用。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，该算法所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，与其他分类方法相比具有最小的误差率。,Based on the classification algorithm weka, weka develop applications for. Naive Bayes model originated in the classical mathematical
naiveBayes.rar
- 朴素贝叶斯算法源码，C++实现。大家可以下来看,Naive Bayes algorithm source code, C++ to achieve.
NaviveBayesClassify
- 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
TextCat
- 用朴素贝叶斯算法来进行文件分类,未包含训练数据.-Naive Bayes algorithm is used to carry out classification of documents, not included in training data.
NB
- 朴素贝叶斯算法，以函数形式实现，花了一个上午的时间-Naive Bayes algorithm, in order to function the form of implementation, a morning flower time
K-meansNB
- ：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
NaiveBayes
- 朴素贝叶斯算法分类源代码，vc6.0编写-NaiveBayes on how to classfiy texts
Emailfilter
- 邮件过滤器,使用了朴素贝叶斯算法，用来过滤垃圾邮件-Email filter：it is used for filter the junk email
myBayes
- 这个是本人自己写的朴素贝叶斯算法，参考书籍为《机器学习实战》。(This is my own written naive Bayesian algorithm, reference books for the "machine learning combat.")
naive_bayes
- 朴素贝叶斯算法分类及回归，附带训练集和测试集，可以评测正确率和输出预测文件(Classification and regression of naive Bayes algorithm, incidental training set and test set can evaluate the correct rate and output prediction file.)
朴素贝叶斯
- 朴素贝叶斯算法，是十大最经典的数据挖掘算法之一(Naive Bayes algorithm, the most classic data mining algorithm)
朴素贝叶斯
- 借助朴素贝叶斯算法，针对文本正负面进行判别，并且利用C#进行编程实现(The naive Bayes algorithm is used to judge the positive and negative sides of the text, and the program is implemented by using C#)
贝叶斯和KNN算法比较——基于Adult数据集
- 朴素贝叶斯算法和KNN算法比较，其中用到的数据集为adults(Comparison of Bias and KNN algorithms)
naiveBayesian2
- 数据挖掘十大算法之一，朴素贝叶斯算法的实现(One of the ten data mining algorithms and the naive Bayesian algorithm)
bayes
- 自己书写的一段机器学习的朴素贝叶斯算法，基于Python实现(The Implementation of Bayes Algorithm in Python)
朴素贝叶斯算法
- 此处python实现机器学习朴素贝叶斯算法(Here Python implements the naive Bayes algorithm for machine learning)
人工智能：人工智能选股之朴素贝叶斯模型
- 本报告对 朴素贝叶斯模型及线性判别分析、二次判别分析 进行系统测试 “生成模型”是机器学习中监督学习方法的一类。与“判别模型”学习决 策函数和条件概率不同，生成模型主要学习的是联合概率分布??(??,??)。本 文中，我们从朴素贝叶斯算法入手，分析比较了几种常见的生成模型（包 括线性判别分析和二次判别分析）应用于多因子选股的异同，希望对本领 域的投资者产生有实用意义的参考价值。(This report gives a systematic test of naive Bayesian
朴素贝叶斯
- 朴素贝叶斯算法运行和程序代码的实验与结果(Operation of naive Bayes algorithm)
朴素贝叶斯算法资料
- 朴素贝叶斯算法的相关资料，包含算法以及实验结果等。(The related data of the naive Bayes algorithm.)