用python实现的 朴素贝叶斯代码，参考资料是李航写的<>这本书

使用机器学习预测足球比赛结果：在Jupyter Notebook中使用机器学习算法进行足球比赛预测

基于网络的入侵检测系统：基于网络入侵检测系统的最后一年项目

针对数据库用户行为异常导致数据库泄露问题，提出了一种基于K-means和naive Bayes算法的数据库用户异常检测方法。首先，利用数据库历史审计日志中用户的查询语句与查询结果，采用K-means聚类方法得到用户的分组；然后，使用naive Bayes分类算法构造用户异常检测模型。与单独使用naive Bayes分类法构造的模型相比，在数据预处理时其精简了用户行为轮廓的表示方法，降低了计算冗余，减少了81%的训练时间；利用K-means聚类方法得到用户组别，使检测的精确率提高了7.06%，F1值提高了3.33%。实验证明，所提方法大幅降低了训练时间，取得了良好的检测效果。

最大似然估计、最大后验概率估计、贝叶斯估计、朴素贝叶斯方法的区别

推文情感分析 更新（2018年9月21日）：我没有积极维护该存储库。 这项工作是针对课程项目完成的，由于我不拥有版权，因此无法发布数据集。 但是，可以轻松修改此存储库中的所有内容以与其他数据集一起使用。 我建议阅读该的，该可在docs/找到。 数据集信息 我们使用和比较各种不同的方法来对推文（二进制分类问题）进行情感分析。 训练数据集应该是tweet_id,sentiment,tweet类型的csv文件tweet_id,sentiment,tweet其中tweet_id是标识该tweet的唯一整数， sentiment是1 （正）或0 （负）， tweet是括在""的tweet 。 类似地，测试数据集是tweet_id,tweet类型的csv文件。 请注意，不需要csv标头，应将其从训练和测试数据集中删除。 要求 该项目有一些一般的图书馆要求，而某些则是针对个别方法的。 一般要求如下。 numpy scikit-learn scipy nltk 某些方法特有的库要求是： 带TensorFlow后端的keras ，用于Logistic回归，MLP，RNN（LSTM）和CNN

集合论的基本知识，入门级教程，不错的资源

贝叶斯分类是统计学方法。他们可以预测类成员关系的可能性，如给定样本属于一个特定类的概率。贝叶斯分类主要是基于贝叶斯定理，通过计算给定样本属于一个特定类的概率来对给定样本进行分类。

这是我用python写的朴素贝页斯分类器（Naive Bayes classifier）

python实现knn、naive bayes、vsm、tf-idf模型。并包含数据集