数据挖掘导论（第二版）第4章：贝叶斯分类器.pptx

1.利用所提供的训练数据，完成基本最小错误率的贝叶斯分类器的设计，并用测试数据进行测试，计算出错误率。 2.再使用最小风险判别准则进行分类，实验中假设风险参数矩阵为L，该数据可根据实际损失的情况需要进行修改。 这里给定损失参数矩阵为:[0,2,1; 3,0,4; 1,2,0] 损失参数矩阵可以调整. 3.改变损失矩阵对分类结果是否会有影响？给出不同的两组损失矩阵得到的分类结果。 4.使用python语言来完成实验

主要适用于机器学习初学者，掌握基础理论； 可以在高质量数据集上面，修改测试代码，更好的掌握 naive Bayes 分类器理论和实际应用； 理解分类器的实际价值和局限性所在。

本资源为《机器学习实战》第四章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯学习笔记，资源中总结和输入的所有例程代码，并给出注释。资源免费下载

基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法_张明卫，分享给大家学习~

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.

adaboost 演示demo（基于Matlab，学习算法包括决策树、神经网络、线性回归、在线贝叶斯分类器等），动态GUI显示学习过程、vote过程等

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.

朴素贝叶斯分类之垃圾短信识别.7z

关于朴素贝叶斯分类算法的改进.pdf