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RNBL-MN 序列分类器递归朴素贝叶斯学习器的实现 ＃＃＃关键词 Weka ,递归朴素贝叶斯,决策树,多项式事件模型,序列分类器 描述 用于构建和使用递归朴素贝叶斯分类器进行序列分类的 Java 类。 RNBL-MN 是一棵朴素贝叶斯分类器树，其中每个节点都是一个基于多项式事件模型的 NB 分类器。 RNBL-MN 被证明优于 C4.5 决策树学习器，并且产生与使用类似信息的 SVM 相当的准确度。 ##Reference 有关更多信息，请参阅， Dae-Ki Kang、Adrian Silvescu、Vasant Honavar “RNBL-MN：用于序列分类的递归朴素贝叶斯学习器”PAKDD'06。 依赖项： 该项目依赖于 Weka 3.6 NaiveBayesMultinominal 分类器和其他辅助功能。 Weka的效率问题 我在评估中加入了C4.5决策树方法来与RNB

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小时间序列在宏观经济领域普遍存在, 对小时间序列的分类预测也有着广泛的需求.由于小时间序列 蕴含的信息不充分, 有效地提高小时间序列分类预测的可靠性非常困难, 目前也缺少这方面的研究.针对这种情况, 在基于引入平滑 参数的高斯核函数估计属性边缘密度的基础上, 建立用于小时间序列分类预测的动态朴素贝叶斯分类器, 并给出平滑参数的同步和异步优化方法.实验 结果表明, 优化能够显著提高小时间序列分类预测的准确性.

基于协同过滤的电子商务推荐系统极易受到托攻击,托攻击者注入伪造的用户模型增加或减少目标对象的推荐频率,如何检测托攻击是目前推荐系统领域的热点研究课题.分析五种类型托攻击对不同协同过滤算法产生的危害性,提出一种特征选择算法,为不同类型托攻击选取有效的检测指标.基于选择出的指标,提出两种基于监督学习的托攻击检测算法,第一种算法基于朴素贝叶斯分类;第二种算法基于k近邻分类.最后,通过实验验证了特征选择算法的有效性,及两种算法的灵敏性和特效性.

朴素贝叶斯对新闻进行分类，做了分类后数据可视化，代码下载即可运行。

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关于朴素贝叶斯分类算法的改进.pdf

什么是机器学习分类算法？【K-近邻算法(KNN)、交叉验证、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林】.doc

朴素贝叶斯学习笔记完整版