从读取文件、去除重用词、正则化、到词向量、再到预测分类。最后ROC曲线评估，一整套（带数据集），下载即运行。如果好用，还请给个好评

主要介绍了Python实现朴素贝叶斯的学习与分类过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

用于朴素贝叶斯的案例数据集，包括停用词和训练集

贝叶斯模型平均在 Zellner 的 g 先验下的线性模型。 选项包括：固定（BRIC、UIP、...）和灵活的g先验（经验贝叶斯、超g）、5种模型先验概念，以及通过模型枚举或MCMC采样器（Metropolis-Hastings plain or reversible jump）进行模型采样）。 后处理允许根据不同的概念（可能性与基于 MCMC）和绘图（后验模型大小和系数密度、最佳模型、模型收敛、BMA 比较）进行推理。 需要安装 R D-COM 接口或 RAndFriends。 适用于 Matlab 6.5 及更高版本 有关更多详细信息，请参阅： http://bms.zeugner.eu/matlab/

贝叶斯网引论-清晰版,张连文，郭海鹏 编写的

基于贝叶斯和谐度的层次聚类.pdf

贝叶斯算法讲解和应用，基础——进阶（入门——放弃）

不同类变量下属性聚类的朴素贝叶斯分类算法.pdf

这里免费提供基于文本内容的垃圾短信识别中所需数据包括词云图片、垃圾短信数据、和自定义字典等，希望对您有帮助

基于k-均值聚类的朴素贝叶斯分类算法.pdf