基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器,eclipse工程 程序运行方法：用eclipse打开工程，并将newsgroup文档集解压到 F:\DataMiningSample\orginSample目录下，同时在F:\DataMiningSample\ 下建好如附件“F盘DataMiningSample目录下的数据子目录结构”图中的目录， 停用词表也放在"F:/DataMiningSample/目录下，即可运行eclipse工程。程序 会依次执行数据预处理、贝叶斯分类、KNN分类，输出10次交叉验证实验的分类 结果、准确率统计及混淆矩阵。

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关于贝叶斯算法及历史的介绍。 【贝叶斯公式】 　　设D1，D2，……，Dn为样本空间S的一个划分，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di)>0(i=1，2，…，n)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 　　n 　　P(Dj/x)=p(x/Dj)P(Dj)/∑P(X/Di)P(Di) 　　i=1

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基于贝叶斯算法的手机垃圾短信过滤代码，R语言实现，完整可用。

贝叶斯网络学习算法――k2算法，对于学习数据挖掘的人有用的，涉及到了分类预测算法

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基于朴素贝叶斯算法的垃圾短信过滤系统 当然只是核心算法。

压缩包中包括python脚本和一个PPT。 在UtralEdit中打开这两个脚本NBayes_lib.py和NBayes_test.py就可以查看脚本，然后运行NBayes_test.py这个脚本就可以得到测试集文本1的分类结果是0 PPT详解了朴素贝叶斯算法的原理以及这个文本分类器的程序思想和运行结果详解，希望对你能够有帮助，如果有任何问题，请留言！