莺尾花源码，其中包含： 逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、KNN

matlab隶属度代码用于贝叶斯估计（MBE）的Matlab工具箱 概要 这是用于贝叶斯估计的Matlab工具箱。 该代码的基础是在以下论文（Kruschke，2013），书籍（Kruschke，2014）和网站（）中描述的Kruschke R代码的Matlab实现。 该工具箱旨在为用户提供与Kruschke的代码类似的可能分析，但仍使其可在仅Matlab的环境中使用。 另外，将来我将尝试添加其他功能，以使其不仅适用于组比较，而且还适用于其他功能。 程式码范例 本示例使用Kruschke的BEST论文（2013年）中提供的数据。 运行脚本mbe_2gr_example.m。 %% Load some data % EXAMPLE DATA (see Kruschke, 2013) % see http://www.indiana.edu/~kruschke/BEST/ for R code y1 = [101,100,102,104,102,97,105,105,98,101,100,123,105,103,100,95,102,106,... 109,102,82,102,100,1

基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入多个特征，分四类。 基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）

基于贝叶斯和cnn的webshell检测算法

朴素贝叶斯方法进行分类的数据集

贝叶斯是基于概率的一种算法，是Thomas Bayes：一位伟大的数学大师所创建的，目前此种算法用于过滤垃圾邮件得到了广泛地好评。贝叶斯过滤器是基于“自我学习”的智能技术，能够使自己适应垃圾邮件制造者的新把戏，同时为合法电子邮件提供保护。在智能邮件过滤技术中，贝叶斯（Bayesian）过滤技术取得了较大的成功，被越来越多地应用在反垃圾邮件的产品中。

数据挖掘实验，写完决策树之后写的，要简单很多，可以动态输入决策项进行决策，附有实验报告,如有学弟学妹引用的话，需谨慎，可参考~

使用贝叶斯分类器进行判断文章类别，其中使用了斯密斯smoothing方法，课程作业，自己编写的matlab源码，直接运行BayesClassifier即可，由于数据量庞大，大概需要运行1分钟左右

贝叶斯实现言论过滤器、过滤垃圾邮箱、新浪新闻分类

通过iris.txt的训练，再利用test.txt进行测试