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贝叶斯算法实例-文本分析
贝叶斯算法实例-文本分析
贝叶斯实例
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贝叶斯算法实例——文本分析，具体代码可详见‘[学习笔记]机器学习——算法及模型（五）：贝叶斯算法’
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一个例子的贝叶斯决策代码
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课程作业：根据数据判定是否去打网球的贝叶斯决策。Design a program to calculate for any values of basd on the data in Table 1.
贝叶斯算法实现
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贝叶斯算法的C语言 和JAVA语言实现，源代码下载
贝叶斯算法 实现 实例 数据集为字母识别
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通过朴素贝叶斯方法，实现字母的识别，2万个数据集，前1.6万个为训练集，后4000为验证集。 通过实例实现，有源代码。
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c语言版本的贝叶斯算法实例
17 机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的文本分类（垃圾邮件过滤）的数据集
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机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的文本分类（垃圾邮件过滤）的数据集，见本人的这篇博客！！！这个资源是本人搜集的支撑数据包！
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使用贝叶斯分类器进行判断文章类别，其中使用了斯密斯smoothing方法，课程作业，自己编写的matlab源码，直接运行BayesClassifier即可，由于数据量庞大，大概需要运行1分钟左右
贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 中文版 - PDF
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贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大。然而，大多数图书讨论贝叶斯推理，依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子，使没有强大数学背景的人无法接触。不过，现在好了，卡梅伦的这本书从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理，把贝叶斯理论和编程实践结合起来，使大多数程序员都可以入门并掌握。
贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 中文完整版
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本书通过强大的Python语言库PyMC，以及相关的Python工具，包括NumPy\SciPy\Matplotlib讲解了概率编程。通过本书介绍的方法，读者只需付出很少的努力，就能掌握有效的贝叶斯分析方法。
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，话题分类，文本总结，机器翻译等在内的诸多文本挖掘应用都已经实现了自动化。 在这些应用中，垃圾邮件过滤算是初学者实践文件分类的一个很不错的开始，例如 Gmail 账户里的“垃圾邮箱”
朴素贝叶斯分类matlab实现
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分类算法是统计学分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，且方法简单、分类准确率高、速度快。
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基于贝叶斯算法的文本分类器
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该程序用到了Lucene.Net,用到了基于词典的ICTCLAS中文分词1.0. ICTCLAS中文分词for Lucene.Net接口代码(实现Analyzer):
文本分类（贝叶斯算法）
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采用贝叶斯算法实现的文本分类。本源码中已经包含了训练集和测试集数据，分词采用je和lucene包（源码包含），具有简单的界面。当然，你如果想要正常运行自然需要对这两个包进行导入，并且在源码中重新设置文件路径的。
贝叶斯算法实现文本分类器
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该文本详细的介绍了采用贝叶斯算法对文本进行分类，帮助大家快速入门，简洁明了。
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贝叶斯应用：网络评论预测食品安全案例测试集及源码 ： 数据为 2019 CCF大数据与计算智能大赛 提供的10000条对O2O店铺的评论文本训练数据， 分为与食品安全有关和与食品安全无关两个类别。需要根据训练集构造文本分类模型，预测2000条测试集中的评论是否与食品安全有关。
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https://blog.csdn.net/zzZ_CMing/article/details/89478436 朴素贝叶斯算法做文本分类，用的是谭松波酒店语料。
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朴素贝叶斯模型是文本分类模型中的一种简单但性能优越的的分类模型。为了简化计算过程，假定各待分类文本特征变量是相互独立的，即“朴素贝叶斯模型的假设”。相互独立表明了所有特征变量之间的表述是没有关联的。
朴素贝叶斯分类器的文本分类算法
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基于贝叶斯扩张树的文本分类算法 (2004年)
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将文本的特征作为贝叶斯网络的节点,根据样本数据计算节点之间的互信息,并且将它们作为网络中边的权。利用Kruskal算法构造了一种简单的贝叶斯网络―贝叶斯扩张树,使它具有最大对数似然值。利用贝叶斯条件概率公式,将贝叶斯扩张树作为分类器对文档集。
(完整版)贝叶斯算法原理分析.pdf
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