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朴素贝叶斯算法实现的文本分类_Python
这个是Python编写的一个情感文本分析程序,定义两种term weight实现,分别为TF 和BOOL,实现了特征选择算法。文件夹中附带数据集
2020-01-04 03:14:53
509KB
Naive
Bayes
1
朴素贝叶斯文本分类器(java实现)
本程序实现了基于朴素贝叶斯方法的文本分类,附有源代码、实验报告、可执行程序以及语料库(包括训练集和测试集)
2019-12-21 22:17:52
1.78MB
朴素贝叶斯
文本分类
Naive
Bayes
1
mnist手写字的knn ,naive bayes,svm实现
机器学习大作业,用matlab对mnist手写字分类,包含knn bayes 和svm算法
2019-12-21 21:39:41
11.25MB
mnist
KNN
Naive
Bayes
1
基于决策树和朴素贝叶斯算法对Adult数据集分类源码
个人课设时实现的基于决策树和朴素贝叶斯算法对Adult数据集进行分类的源码!
2019-12-21 19:53:14
568KB
naive
bayes
decision
Tre
1
贝叶斯分类器贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种,分别是:Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。
贝叶斯决策就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法,其基本思想是: 1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。 2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。 3、根据后验概率大小进行决策分类。
2019-12-21 18:48:12
67KB
visualc++Bayesian1
1
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