1、内容概要：本资源主要基朴素贝叶斯算法实现新闻分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、新闻分类源码实现过程：将数据集划分为训练集和测试集；使用jieba模块进行分词，词频统计，停用词过滤，文本特征提取，将文本数据向量化，使用朴素贝叶斯算法进行分类。 3、主要内容：搜狗新闻数据集SogouC，标签包括财经、IT、健康、体育、旅游、教育、招聘、文化和军事；停用词文件stopwords_cn.txt；Naive_Bay.py 朴素贝叶斯算法实现源码；News_NB.py新闻分类实现源码。

多年来，康奈尔模型在描述强子现象学方面已经取得了巨大的成功，特别是在无法应用强相互作用的有效理论（例如NRQCD）的物理情况下。 由于其成就，一个相关的问题是其模型参数是否可以某种方式与QCD的基本常数相关。 通过比较两种方法的预测，我们将在本文中给出第一个答案。 根据先前对重介子谱研究的结果，我们使用NRQCD预测对康宁模型进行校准，以预测位于$$ \ hbox {N} ^ 3 \ hbox {LO} $$ N3LO处的最低的底层bottom态。 底部质量在很大范围内变化。 我们发现，在微扰的不确定性内，康奈尔模型的质量参数可以用尺度为$$ R = 1 \，\ hbox {GeV} $$ R = 1GeV的MSR质量来确定。 此标识适用于$$ \ alpha _s $$αs的任何值或底部质量，以及所有受调查的扰动阶。 此外，我们证明：（a）“弦张力”参数与底部质量无关，并且（b）Cornell模型的库仑强度$$ \ kappa $$κ可以与QCD强耦合常数$相关。 $ \ alpha _s $$αs在一个非相对论的特征尺度上。 我们还展示了如何通过切换到小尺度，短距离MSR来消除静

python语言实现基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤器-附件资源

朴素贝叶斯分类器不能有效地利用属性之间的依赖信息, 而目前所进行的依赖扩展更强调效率, 使扩展后分类器的分类准确性还有待提高. 针对以上问题, 在使用具有平滑参数的高斯核函数估计属性密度的基础上, 结合分类器的分类准确性标准和属性父结点的贪婪选择, 进行朴素贝叶斯分类器的网络依赖扩展. 使用UCI 中的连续属性分类数据进行实验, 结果显示网络依赖扩展后的分类器具有良好的分类准确性.

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一个简单自己写的朴素贝叶斯分类器

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。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

SVMImageClassification:基于SVM的简单机器学习分类，可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯，决策树四种机器学习方法进行分类

常见机器学习任务的演练-通过使用python和scikit-learn构建Naive Bayes垃圾邮件分类器

针对垃圾邮件泛滥的问题，本文基于朴素贝叶斯算法构建了邮件过滤系统，并采取平滑、归一化等方法进行数据预处理，提取结构与统计特征，通过邮件地址、邮件内容等多个方式进行过滤。计算机测试后表明本算法提高了垃圾邮件识别精度与准确率。