基于hadoop2.0，mapreduce实现朴素贝叶斯算法，源码，NaieBayes 基于hadoop2.0，mapreduce实现朴素贝叶斯算法，源码，NaieBayes

对刚学习人工智能的萌新可能有些帮助

朴素贝叶斯判断垃圾邮件（带源码、注释、训练集和测试集），课程学习内容，可以直接运行（需要安装numpy库）

分类算法-朴素贝叶斯算法C语言实现

matlab遗传代码工具箱设置bnsl_ga 机器学习研究项目：使用遗传算法的贝叶斯网络结构学习。 先决条件 实验框架使用和编写在MATLAB R2016a中。 精英结构学习者 这项工作提出了两种新的知识驱动的BNSL父母控制策略，这些策略建立在具有自适应突变方案的GA的基础上。 第一种改进是在父控件设置上进行的，而第二种改进旨在通过动态调整每个节点可以容纳的最大父控件数来降低此类参数的敏感性。 DOI： 父集交叉 这项工作提出了一种新方法，该方法将BNSL问题的结构特性整合到了GA机制中。 提出的方法使用了一个新的重组运算符，称为父集交叉，能够减少重组过程的破坏性行为并增强其开发能力。 新的算子已作为两种遗传策略的一部分实施：规范遗传算法和具有自适应突变方案的遗传算法。 DOI：

模式识别的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机

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本实验基于贝叶斯分类器对采集的微博数据进行情感分析，从中提取出不同的情感类别。

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贝叶斯神经网络预测：使用动态贝叶斯神经网络预测连续信号数据和Web跟踪数据。 与其他网络架构相比