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贝叶斯分类器实现代码bayes_classifier.py
贝叶斯分类器实现代码bayes_classifier.py
Python
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贝叶斯分类器实现代码，正确率高达百分之70.
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bayes-classifier
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所有脚本都按照规范文档采用命令行参数。 其他实用程序脚本会在错误使用时打印它们的用法。 朴素贝叶斯分类器 指示... *1. 学： *需要一个trainig文件进行监督学习，制作模型文件如下 './nblearn.py <training> <model>' *2. 从模型文件，分类一个测试文件 './nbclassify <model> <test>' *主文件： nblearn.py
贝叶斯分类器
浏览：197
这是模式分类中的课程代码，其中包含所有的模式分类算法的实现实验，程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、机器学习的同学有很重要的参考价值，本程序实现的算法为：贝叶斯估计 编程实现一个可以对两类模式样本进行分类的贝叶斯分类器，假设两个模式类的分布均为高 斯分布。模式类1 的均值矢量m1 = (1, 3)t，协方差矩阵为S1 =(1.5, 0; 0, 1)，模式类2 的
贝叶斯分类器源代码
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这是一个关于贝叶斯分类器源代码，对于学习人工智能的同学来说，可以参考
bayes分类器完整版代码
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利用bayes分类器对mnist数据集或者cafir10进行二分类以及十分类，分类准确率达到95%以上。代码采用matlab编写，且包含mnist数据集，不用修改即可运行。
贝叶斯分类器源代码（简单算法）
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贝叶斯分类器源代码，简单的算法，用VC实现的！
bayes classifier
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matlab code 里面包括贝叶斯classifier 和KNN 算法的代码 以及 readme使用说明
python实现 朴素贝页斯分类器 Naive Bayes classifier
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3星 · 编辑精心推荐
这是我用python写的朴素贝页斯分类器（Naive Bayes classifier）
贝叶斯决策的MATLAB代码和实验报告
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最小错误和最小风险两个贝叶斯决策实验，MATLAB代码加实验报告，是我提交课程作业的最终版本。 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。贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。在风险相同时，最小错误率贝叶斯决策的准确率等于最小风险贝叶斯决策的准确率，即最小错误率贝叶斯决策是最小风险贝叶斯决策
朴素贝叶斯分类器（MATLAB源代码）
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朴素贝叶斯分类器 MATLAB 源代码，里面含有使用实例，用的是 UCI 的 mushroom 数据集。 分类器详细介绍见： http://blog.csdn.net/yunduanmuxue/article/details/39693917
朴素贝叶斯分类器（Matlab代码）
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5星 · 资源好评率100%
不是matlab 官方版本，自己动手写的并含有测试模块，适合学习贝叶斯编程过程。
naive-bayes-classifier:一个用python实现的简单朴素贝叶斯分类器。 旨在稳健且快速实施
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#朴素贝叶斯 ##3.0 版 (C) Brendan J. Herger 旧金山大学分析硕士研究生 在 MIT 许可下可用 ＃＃介绍 基本上，当输入文档列表和这些文件所属的类别时，该程序将使用朴素贝叶斯词频方法对类别进行建模。 然后可以应用该模型来识别未知类别的文档。 这是一个使用朴素贝叶斯方案进行文档分类的简单包（相当详细，所以我不会在这里描述它）。 主包相当独立于 I/O，但确实需要按照
基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现,贝叶斯分类matlab代码,matlab
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采用贝叶斯等几种分类方法对数据分类，效果不错
基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现,贝叶斯分类matlab代码,matlab源码.zip
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基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现,贝叶斯分类matlab代码,matlab源码
matlab 实现的bayes classfier
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bayes classfier的matlab实现
朴素贝叶斯分类算法
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有监督朴素贝叶斯是一种有效的分类，参数估计，分类结果和分类准确率。
贝叶斯分类（Matlab代码）
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带操作界面的贝叶斯分类代码（Matlab） 贝叶斯分类Matlab源码
贝叶斯分类器实现的文本分类(Java实现)
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使用贝叶斯分类器实现文本文件的分类判别。 1、可以指定训练集进行文本训练； 2、使用训练好的特征值进行未知文件类型的判别。
Python实现朴素贝叶斯算法文本分类器
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压缩包中包括python脚本和一个PPT。 在UtralEdit中打开这两个脚本NBayes_lib.py和NBayes_test.py就可以查看脚本，然后运行NBayes_test.py这个脚本就可以得到测试集文本1的分类结果是0 PPT详解了朴素贝叶斯算法的原理以及这个文本分类器的程序思想和运行结果详解，希望对你能够有帮助，如果有任何问题，请留言！
贝叶斯分类器c++源代码（含测试数据）
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用vs2008编写的贝叶斯分类器，含有测试数据“wine.txt”,是学习贝叶斯分类器的好选择
朴素贝叶斯邮件分类器(包括源代码和数据)
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朴素贝叶斯算法实现的邮件分类器，其中包括代码和数据。文章链接为：https://blog.csdn.net/J__Max/article/details/82965180
bayes-torch:基于pytorch的轻量级贝叶斯推理框架
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贝叶斯火炬：轻量级贝叶斯推理框架 虽然有很多贝叶斯推理模型库/语言，例如 ，（tensorflow） （theano）， （pytorch），但它们的计算基础与抽象高API之间的关系很尴尬。 因此，发现该项目在灵活的autograd库pytorch中实现了类似于stan的API。 这是一个轻量级的框架，您将直接编写联合似然函数来运行推理，而不是用Edward，stan，pymc或ugly风格
朴素贝叶斯工具包
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迄今为止最强大的贝叶斯MATLAB工具包，包含各个模型，支持很多网络，不可错过，Written by Kevin Murphy, 1997--2002. Last updated: 19 October 2007.
朴素贝叶斯算法实现分类问题（Java实现）
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代码是我实验课完成的，Java实现分类问题，朴素贝叶斯算法，对网上需手动输入数据的代码稍微改进，数据是文件夹里的txt文件，读者可以自己更改数据文件，非常方便，注释详细。
random_naive_bayes:朴素贝叶斯分类器随机集成的 Python 实现
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概述 通过将使用随机特征的 boostrapped 朴素贝叶斯分类器组合成单个集成，可以提高朴素贝叶斯分类器的分类精度和概率估计的精度。 我对离散朴素贝叶斯集合的处理方法严格遵循 Breiman 随机森林 [1] 的一般思想。 每个基分类器都是通过 Scikit-Learn [2] 实现的离散朴素贝叶斯。 基本分类器在数据的自举样本和特征的随机子集上进行训练。 为了诱导多样性，连续变量被分箱成随
机器学习 naive 贝叶斯分类器实现 （附原始matlab代码和数据集）
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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。 朴素贝叶斯是一种构建分类器的简单技术：将类标签分配给问题实例的模型，表示为特征值的向量，其中类标签是从某个有限集合中提取的。训练此类分类器的算法不是单一的，而是基于共同原则的一系列算法：所有朴素贝叶斯分类器都假设特定特征的
naive_bayes_classifier:使用 TFIDF 的朴素贝叶斯文本分类器
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朴素贝叶斯分类器 C++ 具有 TF/IDF 平滑的基于文本的朴素贝叶斯分类器 设计决策： 我的设计如下。 首先，我为每个类别实例化了 4 个 <string> 映射，以跟踪 training.txt 中的单词和单词计数。 我还实例化了 4 个 <string> 映射，以跟踪给定每个类别的每个单词的概率。 我阅读了训练文件，在每一行上执行了一个 getline，然后处理每个单词，如果该术语不在
bayes_classifier.rar_贝叶斯分类器_贝叶斯线性
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贝叶斯分类的线性分类器Bias classification of linear classifier
native bayes朴素贝叶斯的python代码实现
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这是native bayes朴素贝叶斯的python代码实现，代码中有注释，并且有数据集，方便阅读和理解，刚涉及机器学习想要自己做实验的可以下载看看。
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