基于朴素贝叶斯算法实现的中文文本分类程序。可以对中文文本进行分类识别，使用时先对分类器进行训练，然后进行识别。该Beta版本仅支持对3类文本进行分类，使用简单的中文分词方法，本程序尚不具备实用性，用于算法研究和改进。
标签： 贝叶斯算法 文本分类 分类 程序
上传时间： 2013-12-22
上传用户：huql11633
贝叶斯学习的指导，通过它可以了解该数据挖掘的方法
标签： 贝叶斯
上传时间： 2013-12-18
上传用户：thinode
贝叶斯分类器是一种最优分类器，它假设基于可获得的信息可以建立类别的概率密度函数，然后基于最小错误率分类准则进行分类。一般假设概率密度函数是正态分布，因为正态分布数学基础较好。问题就转化为正态分布参数的估计问题。幸运的是，参数估计问题已经被很好的解决了。 基于正态分布的协方差的不同，正态概率分布型的贝叶斯分类器可分为：欧式距离分类器、马氏距离分类器、线性判别分析、对角线性判别分析、二次判别分析和对角二次判别分析。 在具有模式的完整统计知识条件下，按照贝叶斯决策理论进行设计的一种最优分类器。分类器是对每一个输入模式赋予一个类别名称的软件或硬件装置，而贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。它的设计方法是一种最基本的统计分类方法。 目标：编程实现正态概率分布型的贝叶斯分类器。
标签： 分类器 贝叶斯
上传时间： 2014-01-05
上传用户：叶山豪
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。
标签： Naive Bayes NB 贝叶斯
上传时间： 2014-01-03
上传用户：wxhwjf
贝叶斯matlab程序设计算法，给出了各种实验数据和实验方法。
标签： matlab 贝叶斯 程序设计 算法
上传时间： 2016-05-07
上传用户：kikye
贝叶斯matlab程序算法，给出了大量练习数据和实验方法以及结果分析。
标签： matlab 贝叶斯 程序 算法
上传用户：www240697738
贝叶斯分类实验，设计简单的线性分类器，了解模式识别的基本方法。掌握利用贝叶斯公式进行设计分类器的方法。
标签： 贝叶斯 分类 实验
上传时间： 2017-04-29
上传用户：exxxds
详细介绍了贝叶斯公式在自动文本分类领域的使用，并且提到了关于互信息特征提取的方法。以及其分类的例子。
标签： 详细介绍 自动 文本分类 贝叶斯
上传时间： 2017-06-09
上传用户：gut1234567
：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。
上传时间： 2017-08-18
上传用户：cazjing
了解密度函数参数估计方法和密度函数非参数估计方法； 实现贝叶斯最小错误概率分类器设计方法；
标签： 概率密度 函数 分类器 实验 贝叶斯
上传时间： 2018-05-15
上传用户：zyicon
