贝叶斯分类的有关文件所谓贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。但行为经济学家发现，人们在决策过程中往往并不遵循贝叶斯规律，而是给予最近发生的事件和最新的经验以更多的权值，在决策和做出判断时过分看重近期的事件。面对复杂而笼统的问题，人们往往走捷径，依据可能性而非根据概率来决策。这种对经典模型的系统性偏离称为“偏差”。由于心理偏差的存在，投资者在决策判断时并非绝对理性，会行为偏差，进而影响资本市场上价格的变动。但长期以来，由于缺乏有力的替代工具，经济学家不得不在分析中坚持贝叶斯法则

设计了一种基于matlab的手写数字识别系统，全面覆盖多种分类器，有Fisher线性判别，贝叶斯分类器，神经网络，k近邻等等线性与非线性的分类器，识别的准确率较高，具体依据各个算法的不同，可以在此基础上进行改进。

本文用的是sciki-learn库的iris数据集进行测试。用的模型也是最简单的，就是用贝叶斯定理P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B)，计算每个类别在样本中概率（代码中是pLabel变量） 以及每个类下每个特征的概率（代码中是pNum变量）。 写得比较粗糙，对于某个类下没有此特征的情况采用p=1/样本数量。 有什么错误有人发现麻烦提出，谢谢。 [python] view plain copy # -*- coding:utf-8 -*- from numpy import * from sklearn import datasets import numpy as np cl

附件为用户对其购买的蚊帐进行评论的数据集，利用Python中的BernoulliNB类对用户的评价数据进行分类，分类的目的是预测用户的评价内容所表达的情绪（积极或消极）。

基于最小风险的贝叶斯分类器的设计程序代码

本文档由@Joe Chael提供。下面的例子分为3类: {Short，Tall，Medium}，Height为连续属性，假定该属性服从高斯分布 ，数据集如表4-5所示，请用贝叶斯分类方法对例子t=(Adam，M，1.95m)进行分类。详情请参见http://blog.csdn.net/qingdujun/article/details/46598187

https://clouddaidai.blog.csdn.net/article/details/120087428 贝叶斯分类器和交叉法运用实践所需数据

行业分类-物理装置-一种基于DFA算法和贝叶斯分类器的用户投诉平台.zip

朴素贝叶斯分类器 MATLAB 源代码，里面含有使用实例，用的是 UCI 的 mushroom 数据集。 分类器详细介绍见： http://blog.csdn.net/yunduanmuxue/article/details/39693917

贝叶斯分类器MATLAB经典程序