系统描述了贝叶斯分类的原理 以及实验步骤和matlab代码（包含样本数据）。

此程序用c++编写，模式识别课程设计，基于贝叶斯分类的手写数字识别软件

通过设计线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征，设计支持向量机对给定样本进行有效分类并分析结果。

基于贝叶斯分类的大学生关注热点事件微博文本分类方法研究，张晓宇，殷复莲，本文针对互联网，尤其是微博平台中大学生用户产生的海量的文本分类问题，提出应用贝叶斯网络分类器对微博评论进行分类的解决方案

关于iris 的贝叶斯分类，用C++实现的

通过python实现贝叶斯算法进行水果fruits分类，水果的类型有 width ,height, color, subtupe ,level

代码：Java语言 算法：朴素贝叶斯分类器（中文）适用于情感分析 涉及：条件概率，先验概率计算，中文分词器，停用词处理

基于最小风险贝叶斯决策的分类器，模式识别实验报告，word版，里面有实验原理、matlab源程序及运行结果和输出图像。

伯努利朴素贝叶斯分类器主要用于文本分类，下面我们以一个具体的例子，来讲述下伯努利朴素贝叶斯的原理和实现逻辑。 具体例子： 已知我们有八个句子以及每个句子对应的类别，即中性或侮辱性。那么再给出一个句子，我们来判断该句子是中性还是侮辱性，即计算该句子是中性的概率大还是侮辱性的概率大，概率大的类别即为我们判断的类别。 首先要把句子进行处理，即把句子分解成拥有多个单词的单词组，句子对应的单词组以及类别如下所示： def loadDataSet(): postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please']

数据挖掘上机作业 实现朴素贝叶斯简单分类