内容包括朴素贝叶斯算法python实现代码，实现对iris分类，包含iris的txt格式的数据集。

faceRecgSys：使用Matlab的人脸识别系统； 算法：LBP，PCA，KNN，SVM和朴素贝叶斯

算法研究 凑空写了个NBC 朴素贝叶斯分类器 希望对大家有用

文字分类 训练一个分类器（KNN，SVM），对文本数据进行分类，类别可包括体育，财经，房地产，家居，教育等十个类别。 文本分类的一般流程可以分为五步：（1）对文本进行预处理，包括分词操作和替换词去除等；（2）特征提取与特征选择，选择文本特征提取方法，替代特征进行选择（3）文本表示，选择合适的方法表示选择的特征，作为分类的依据；（4）分类器构建，选择合适的分类算法训练得到对应的文本分类器；结果评估，选择合适的评估指标，对分类结果进行评价 ＃实验内容1.构建数据集2.数据预处理（分词，去除重置词）3.生成数据集的特征矩阵4.使用朴素贝叶斯模型进行处理5.使用SVM模型进行处理 本次实验使用到的数据集为实验预先提供的新闻训练集，新闻测试集，以及替换词。训练集和测试集中包括共10个种类的新闻，但所有的新闻都在一个文档里，也查看训练集和数据集内容，发现共有十个新闻分类，分别是“财经”，“资产”， “

朴素贝叶斯算法 Java朴素贝叶斯算法的实现 塔亚内·塞奎拉（Tayane Cerqueira）和卢卡斯·阿尔梅达（Lucas Almeida） 资料库：iris.arff（做weka） 属性：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度和花瓣宽度 类别：Iris Setosa，Iris Versicolour和Iris Virginica 实例数：150（每个类50个）

Logistic回归和朴素贝叶斯 在UCI机器学习数据集上实现了Logistic回归和朴素贝叶斯。 对于这两个模型，使用混淆矩阵评估了这些分类器。

使用python进行朴素贝叶斯方法预测，对具有20个主题的10万多篇文章进行训练，要求给出一篇文章，预测输出这篇文章属于什么类型

机器学习 这些是我用一些数据集实现的一些流行的机器学习算法。 其中包括线性回归（多变量）的实现，逻辑和线性回归的梯度下降，决策树，随机森林，朴素贝叶斯。 它们都是用python 3.5编写的。

本节主要介绍数据挖掘中常见的分类方法决策树和朴素贝叶斯算法。 决策树算法 决策树（Decision Tree，DT）分类法是一个简单且广泛使用的分类技术。 决策树是一个树状预测模型，它是由结点和有向边组成的层次结构。树中包含3种结点：根结点、内部结点和叶子结点。决策树只有一个根结点，是全体训练数据的集合。 树中的一个内部结点表示一个特征属性上的测试，对应的分支表示这个特征属性在某个值域上的输出。一个叶子结点存放一个类别，也就是说，带有分类标签的数据集合即为实例所属的分类。 1. 决策树案例 使用决策树进行决策的过程就是，从根结点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直

伯克利人工智能先导课cs188作业，朴素贝叶斯模型和KNN算法实现手写数字识别，准确率都达到很高水平，有说明文件，有训练结果绘图，适合新手入门