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数据挖掘朴素贝叶斯分类
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数据挖掘
朴素贝叶斯
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数据挖掘上机作业 实现朴素贝叶斯简单分类
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数据挖掘中贝叶斯分类算法的研究
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4星 · 用户满意度95%
随着数据挖掘理论和技术的发展,分类挖掘的技术也逐渐趋向成熟,出现了许多有效的分类算法。本文简要叙 述了数据挖掘及常用的几种挖掘方法，重点阐述贝叶斯算法的原理及应用，并以文本分类为实例建立了贝叶斯分类模型。
朴素贝叶斯分类算法
浏览：48
本文档由@Joe Chael提供。下面的例子分为3类: {Short，Tall，Medium}，Height为连续属性，假定该属性服从高斯分布 ，数据集如表4-5所示，请用贝叶斯分类方法对例子t=(Adam，M，1.95m)进行分类。详情请参见http://blog.csdn.net/qingdujun/article/details/46598187
贝叶斯分类数据集
浏览：151
贝叶斯数据集，参考matlab：https://blog.csdn.net/qq_38784454/article/details/79729941
数据挖掘——朴素贝叶斯的分类实践Java
浏览：17
基于贝叶斯算法的分类实现，java源代码。下载后即可导入测试。
Python 文本数据 药品数据挖掘NLP朴素贝叶斯分类 自然语言处理 向量化
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5星 · 资源好评率100%
Python 文本数据 药品数据挖掘NLP朴素贝叶斯分类 自然语言处理 向量化 python输入输出函数编写 jupyter notebook numpy pandas sklearn 数据分析 数据挖掘
贝叶斯分类方法
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将Iris数据集进行分类，利用最大后验估计的贝叶斯方法。Matlab代码。
朴素贝叶斯下的文本分类
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本文主要描述了朴素贝叶斯分类方法，包括模型导出和学习描述。实例部分总结了《machine learning in action》一书中展示的一个该方法用于句子感情色彩分类的程序。1 方法概述 学习（参数估计） 实现：朴素贝叶斯下的文本分类
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用-贝叶斯分析教程
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贝叶斯分类的基本过程 朴素贝叶斯分类 贝叶斯信念网络
Reinforced Concrete Design of Tall Buildings
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贝叶斯分类算法
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朴素贝叶斯分类的工作过程如下： (1) 每个数据样本用一个n维特征向量X= {x1，x2，……，xn}表示，分别描述对n个属性A1，A2，……，An样本的n个度量。 (2) 假定有m个类C1，C2，…，Cm，给定一个未知的数据样本X（即没有类标号），分类器将预测X属于具有最高后验概率（条件X下）的类。也就是说，朴素贝叶斯分类将未知的样本分配给类Ci（1≤i≤m）当且仅当P(Ci|X)> P(Cj
朴素贝叶斯分类在数据挖掘中的应用
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朴素贝叶斯分类在数据挖掘中的应用 朴素贝叶斯分类在数据挖掘中的应用
论文研究-朴素贝叶斯分类算法的改进及应用.pdf
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针对朴素贝叶斯分类算法中缺失数据填补问题，提出一种基于改进EM（Expectation Maximization）算法的朴素贝叶斯分类算法。该算法首先根据灰色相关度对缺失数据一个估计，估计值作为执行EM算法的初始值，迭代执行E步M...
数据挖掘：朴素贝叶斯分类.ppt
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基于朴素贝叶斯算法的社交网络数据挖掘技术研究.pdf
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基于朴素贝叶斯算法的社交网络数据挖掘技术研究.pdf
贝叶斯分类实例Naive Bayes.zip
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贝叶斯实现言论过滤器、过滤垃圾邮箱、新浪新闻分类
数据挖掘--朴素贝叶斯算法（决策用户是否购买商品）
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给定一个表格，里面存放了若干用户的年龄、身份、性别、收入等信息，作为训练样本集，最后给予一个人的信息，决策这个用户会不会买这个商品
使用决策树和朴素贝叶斯算法对Adult数据集分类的源码
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使用决策树和朴素贝叶斯算法对Adult数据集分类的源码，可以直接下载使用，替换输入数据即可，方便快捷
spss判别分析案例详解.pdf
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现行介绍判别分析方法中，常常见到的有距离判别法，费歇尔判别法，贝叶斯判别法。 这三种方法各有各的产生背景，有不同的使用条件，它们有一个共同的特点就是计算量巨大， 以至于靠手算无法进行。为此现在主流统计软件都把判别分析作为一个专用模块来开发，但 由于软件产生的只是结果，对于判别分析的整个推理过程涉及很少，不利于初次接触判别分 析的人士学习，所以本文准备从具体的计算过程入手，详细解读 SPSS产生的过
matlab提取文件要素代码-VBLinLogit:变分贝叶斯线性和逻辑回归
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matlab提取文件要素代码VBLinLogit 该库提供独立的MATLAB / Octave代码，以执行变分贝叶斯线性和逻辑回归。 与标准线性和逻辑回归相反，该库假定先于通过变分贝叶斯推断调整的参数，以避免过拟合。 具体来说，它支持自动相关性确定（ARD）的完全贝叶斯版本，这是稀疏性提升之前的方法，它会修剪被认为不相关的回归系数。 线性回归在以下两个变体中可用： 使用ARD的变分贝叶斯线性回归：
多属性划分数据库查询
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随着分布式数据库的广泛应用，大量数据在网络上的传输，查询处理和优化就成为分布式数据库提高查询性能的关键因素。如何通过合理的查询算法尽量减少通信的信息量是我们研究的关键，通过算法改可以提高查询的响应时间性能以及减少系统开销。 本文简单阐述了分布式数据库中查询优化的查询目的, 并简单介绍了直接连接优化算法中的Hash划分和Partition算法。通过分析, 指出Partition算法的不足, 并加以改
数据挖掘分类程序和实验报告（matlab）
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数据挖掘分类程序+实验报告。有详细的注释。朴素贝叶斯 KNN。
Tall Paul
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朴素贝叶斯文本分类数据集
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朴素贝叶斯 分类算法数据集文本挖掘（Text Mining，从文字中获取信息）是一个比较宽泛的概念，这一技术在如今每天都有海量文本数据生成的时代越来越受到关注。目前，在机器学习模型的帮助下，包括情绪分析，文件分类...
R语言朴素贝叶斯方法实现垃圾邮件的分类
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开发了针对文件按邮件的数据函数，以及手动实现了朴素贝叶斯分类方法，和最终结果的可视化。 数据中一共有6000多个邮件，其中三分之二为非垃圾邮件。 对R语言感兴趣的同学可以下载数据代码使用，数据处理部分...
朴素贝叶斯实现分词算法
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将一些随机爬下来的帖子进行分类，利用了朴素贝叶斯算法
数据挖掘算法之深入朴素贝叶斯分类
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数据挖掘算法之深入朴素贝叶斯分类
数据挖掘贝叶斯分类bayes算法
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该实验的的数据源是Wine recognition data，这是对在意大利同一地区生产的三种不同品种的酒，做大量分析所得出的数据。这些数据包括了三种酒中13种不同成分的数量。13种成分分别为：Alcohol，Malic acid，Ash，...
机器学习西瓜分类贝叶斯算法实例详解
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机器学习-贝叶斯-西瓜分类 对代码的每一行进行了注解，适合初学者使用，主要代码来源是百度ai社区，只是对其进行了注解
集成k-最近邻(k-NN)、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、多层感知机的一个机器学习示例
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https://blog.csdn.net/weixin_44049128/article/details/86502423此篇博文代码。
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shushao1
2015-09-18
代码不错，很适合我这种初学者，谢谢分享
菜瓜_牛顿
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