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简单的朴素贝叶斯算法应用于一个简单的数据-附件资源
简单的朴素贝叶斯算法应用于一个简单的数据-附件资源
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朴素贝叶斯分类算法的改进及应用
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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。实验结果表明,改进算法具有较高的分类准确度。并将改进的算法应 用于高校教师岗位等级的评定
学习笔记———《朴素贝叶斯分类及其应用》
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最近学习了一下朴素贝叶斯,看了相关文档等资料,在自己理解的基础上整理如下笔记。
基于朴素贝叶斯分类器的识别.rar
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本资源利用朴素贝叶斯分类器实现了数据的多分类。文件包括朴素贝叶斯分类器的实现代码,训练数据和测试数据以及对应的类别标签。分类救结果较好,能达到91.25%。
朴素贝叶斯的实际应用-附件资源
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用朴素贝叶斯分类算法做中文文本分类-附件资源
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项目实战-朴素贝叶斯算法实现新闻分类源码及数据集.zip
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1、内容概要:本资源主要基朴素贝叶斯算法实现新闻分类,适用于初学者学习文本分类使用。 2、新闻分类源码实现过程:将数据集划分为训练集和测试集;使用jieba模块进行分词,词频统计,停用词过滤,文本特征提取,将...
基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类方法研究
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朴素贝叶斯算法是机器学习领域中的一种常用算法,近年来在垃圾邮件分类领域中的应用也逐渐增加。本研究论文详细介绍了基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类过程,并使用五折交叉验证法对分类结果进行了评估。 朴素贝叶斯...
朴素贝叶斯算法实现(使用MNIST数据集)_Python环境
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在本项目中,我们将利用朴素贝叶斯算法处理MNIST数据集,这是一个广泛用于手写数字识别的问题。 MNIST数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本,每个样本都是28x28像素的手写数字图像,可以被看作784维的特征...
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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在实际应用中,朴素贝叶斯算法的优点在于简单、快速且易于理解。但需要注意的是,由于其对特征独立性的假设,当特征间存在相关性时,可能会导致性能下降。此外,如果某个特征在训练集中从未出现过,那么对应的条件...
朴素贝叶斯算法分析天气的好坏
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【朴素贝叶斯算法分析天气的好坏】 朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类方法,它的核心思想是利用贝叶斯定理...这种算法简单高效,尤其适用于大量特征的数据集,而且在处理文本分类、垃圾邮件识别等领域也有广泛应用。
R语言与机器学习学习笔记(分类算法)(3)朴素贝叶斯算法-附件资源
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朴素贝叶斯分类--R语言应用-附件资源
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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
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朴素贝叶斯算法简单且易于理解,但在处理非独立特征时可能表现不佳。 在实际应用中,决策树和朴素贝叶斯各有优缺点。决策树可以直观地解释结果,但容易过拟合;朴素贝叶斯计算速度快,但假设特征独立可能不适用于...
机器学习及与智能数据处理Python使用朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类中的垃圾短信数据集
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matlab-朴素贝叶斯-鸢尾花数据集
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在这个项目中,我们将深入探讨如何使用Matlab实现朴素贝叶斯算法来对鸢尾花数据集进行分类。 鸢尾花数据集是经典的多类分类问题,由统计学家Ronald Fisher于1936年提出,包含了三种鸢尾花(Setosa、Versicolour和...
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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基于决策树和朴素贝叶斯算法对Adult数据集分类源码
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朴素贝叶斯算法在 Kaggle 上可用的肥料数据的应用.zip
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朴素贝叶斯算法在 Kaggle 上可用的肥料数据的应用 数据集来源:https ://www.kaggle.com/gdabhishek/counter-prediction
python语言实现基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤器-附件资源
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朴素贝叶斯算法python实现
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朴素贝叶斯算法是一种基于概率论的机器学习方法,它假设各特征之间相互独立,并且每个特征对结果类别的影响是独立的。在Python中,我们可以利用sklearn库中的GaussianNB、MultinomialNB和BernoulliNB等类来实现朴素...
朴素贝叶斯算法学习笔记1
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朴素贝叶斯算法是一种非常简单且高效的算法,它的应用非常广泛,例如,在电子邮件过滤、文本分类、社交网络研究等领域。朴素贝叶斯算法的基础是概率问题,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...
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