本资源为《机器学习实战》第四章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯学习笔记，资源中总结和输入的所有例程代码，并给出注释。资源免费下载

基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法_张明卫，分享给大家学习~

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头歌模式识别第二次实验 第1关：朴素贝叶斯分类算法流程

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本文实例讲述了朴素贝叶斯分类算法原理与Python实现与使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 朴素贝叶斯分类算法 1、朴素贝叶斯分类算法原理 1.1、概述 贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据 朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种 注：朴素的意思是条件概率独立性 P(A|x1x2x3x4)=p(A|x1)*p(A|x2)p(A|x3)p(A|x4)则为条件概率独立 P(xy|z)=p(xyz)/p(z)=p(xz)/p(z)*p(yz)/p(z) 1.2、算法思想 朴素贝叶斯的思想是这样的： 如果一个事物在一些属性条件发生

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针对朴素贝叶斯分类算法中缺失数据填补问题，提出一种基于改进EM（Expectation Maximization）算法的朴素贝叶斯分类算法。该算法首先根据灰色相关度对缺失数据一个估计，估计值作为执行EM算法的初始值，迭代执行E步M步后完成缺失数据的填补，然后用朴素贝叶斯分类算法对样本进行分类。实验结果表明，改进算法具有较高的分类准确度。并将改进的算法应用于高校教师岗位等级的评定。

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