贝叶斯最小错误分类器matlab code。 样品正态分布， 最大似然估计参数

其中女生类别标号为0，男生类别标号为1，数据集为dataset1.txt，dataset2.txt，dataset3.txt，第一列为身高，第二列为体重，第三列为类别标号

基于Mnist数据集的贝叶斯分类器,用python编写，读取原始数据集数据，进行分类，完整，简洁

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

朴素贝叶斯算法（C语言实现）（来自网络）

weka Id3分类算法实例操作详解pdf； 数据源件Book1； 数据预处理文件Book2.csv; 数据Book2.arff

经典贝叶斯分类器 % bayes_classifier(class1,class2,p1,p2); % BAYES_CLASSIFIER function calculates the discriminant functions for % two classes.

基于贝叶斯分类的中文垃圾信息分类识别核心核心代码，可直接运行的源程序。public void loadTrainingDataChinies(File trainingDataFile,String infoType) { //加载中文分词其 NLPIR.init("lib"); // System.out.println(trainingDataFile.isFile()+"=============="); // 尝试加载学习数据文件 try { // 针对学习数据文件构建缓存的字符流，利用其可以采用行的方式读取学习数据 BufferedReader fileReader = new BufferedReader(new FileReader( trainingDataFile)); // 定义按照行的方式读取学习数据的临时变量 String data = ""; // 循环读取学习文件中的数据 while ((data = fileReader.readLine()) != null) { // System.out.println("*****************************"); //System.out.println(data+"000000000000000000000"); // 按照格式分割字符串，将会分割成两部分，第一部分为ham或spam,用于说明本行数据是有效消息还是垃圾消息，第二部分为消息体本身 //String[] datas = data.split(":"); // 对消息体本身进行简单分词（本学习数据均为英文数据，因此可以利用空格进行自然分词，但是直接用空格分割还是有些简单粗暴，因为没有处理标点符号，大家可以对其进行扩展，先用正则表达式处理标点符号后再进行分词，也可以扩展加入中文的分词功能） //首先进行中文分词 // System.out.println(datas[1]+"------------------------"); //if(datas.length>1) { //System.out.println(datas.length); String temp=NLPIR.paragraphProcess(data, 0); //System.out.println(temp); String[] words = temp.split(" ");

matlab代码，有详细解释，产生正态分布随机数据，划分训练集测试集，用Bayes分类器分类

使用贝叶斯分类器实现文本文件的分类判别。 1、可以指定训练集进行文本训练； 2、使用训练好的特征值进行未知文件类型的判别。