垃圾郵件過濾器 本軟件基于樸素貝葉斯算法,用NetBean生成的界面(須JDK1.6),適用于對(duì)手機(jī)短信,郵箱郵件,日記等一些txt文件進(jìn)行分類,測(cè)試率達(dá)90 以上。
資源簡(jiǎn)介:垃圾郵件過濾器 本軟件基于樸素貝葉斯算法,用NetBean生成的界面(須JDK1.6),適用于對(duì)手機(jī)短信,郵箱郵件,日記等一些txt文件進(jìn)行分類,測(cè)試率達(dá)90 以上。
上傳時(shí)間: 2017-03-23
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資源簡(jiǎn)介:垃圾郵件過濾器Java源碼 本軟件基于樸素貝葉斯算法,用NetBean生成的界面(須JDK1.6),適用于對(duì)手機(jī)短信,郵箱郵件,日記等一些txt文件進(jìn)行分類,測(cè)試率達(dá)90%以上。在這里我非常感謝我的網(wǎng)絡(luò)老師鄭偉!希望大家多多提意見哦
上傳時(shí)間: 2013-12-19
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資源簡(jiǎn)介:基于樸素貝葉斯算法實(shí)現(xiàn)的中文文本分類程序。可以對(duì)中文文本進(jìn)行分類識(shí)別,使用時(shí)先對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練,然后進(jìn)行識(shí)別。該Beta版本僅支持對(duì)3類文本進(jìn)行分類,使用簡(jiǎn)單的中文分詞方法,本程序尚不具備實(shí)用性,用于算法研究和改進(jìn)。
上傳時(shí)間: 2013-12-22
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資源簡(jiǎn)介:貝葉斯學(xué)習(xí)算法分類文本。基于樸素貝葉斯分類器的文本分類的通用算法,是目前所知文本分類算法中最有效的一類
上傳時(shí)間: 2014-01-19
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資源簡(jiǎn)介:貝葉斯學(xué)習(xí)算法分類文本。基于樸素貝葉斯分類器的文本分類的通用算法,是目前所知文本分類算法中最有效的一類
上傳時(shí)間: 2015-07-19
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資源簡(jiǎn)介:本程序是利用貝葉斯算法來實(shí)現(xiàn)的一個(gè)看病程序,主要是中風(fēng)后遺癥的診斷
上傳時(shí)間: 2013-12-12
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資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯算法,以函數(shù)形式實(shí)現(xiàn),花了一個(gè)上午的時(shí)間
上傳時(shí)間: 2013-12-29
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資源簡(jiǎn)介::將K—means算法引入到樸素貝葉斯分類研究中,提出一種基于K—means的樸素貝葉斯分類算法。首先用K— me.a(chǎn)rks算法對(duì)原始數(shù)據(jù)集中的完整數(shù)據(jù)子集進(jìn)行聚類,計(jì)算缺失數(shù)據(jù)子集中的每條記錄與 個(gè)簇重心之間的相似度,把記 錄賦給距離最近的一個(gè)簇,并用該簇相...
上傳時(shí)間: 2017-08-18
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資源簡(jiǎn)介:基于樸素貝葉斯文本分類器 可進(jìn)行簡(jiǎn)單的文本分類
上傳時(shí)間: 2017-09-25
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資源簡(jiǎn)介:本系統(tǒng)是一個(gè)簡(jiǎn)單的樸素貝葉斯的數(shù)據(jù)集分類系統(tǒng),能夠通過輸入數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集屬于哪一個(gè)類
上傳時(shí)間: 2015-12-05
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資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯(Naive Bayes, NB)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中常用的一種基于概率的分類算法,非常簡(jiǎn)單有效。k近鄰法(k-Nearest Neighbor, kNN)[30,31]又稱為基于實(shí)例(Example-based, Instance-bases)的算法,其基本思想相當(dāng)直觀:Rocchio法來源于信息檢索系統(tǒng),后來最早...
上傳時(shí)間: 2014-01-03
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資源簡(jiǎn)介:本源程序搜集整理貝葉斯算法判斷垃圾郵件,有著很強(qiáng)的功能
上傳時(shí)間: 2017-01-25
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資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯matlab實(shí)現(xiàn),基于matlab編程
上傳時(shí)間: 2013-12-18
上傳用戶:gxrui1991
資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類器(Navie Bayesian Classifier)識(shí)別鼠標(biāo)輸入的字母A~J
上傳時(shí)間: 2015-03-08
上傳用戶:chfanjiang
資源簡(jiǎn)介:C語言的樸素貝葉斯分類器代碼,是標(biāo)準(zhǔn)C編寫的,希望對(duì)大家有幫助
上傳時(shí)間: 2014-12-02
上傳用戶:784533221
資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類器代碼,能夠進(jìn)行分類,
上傳時(shí)間: 2013-12-18
上傳用戶:yt1993410
資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類算法,《機(jī)器學(xué)習(xí)及java實(shí)現(xiàn)里面的》
上傳時(shí)間: 2016-03-09
上傳用戶:徐孺
資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類算法2,《機(jī)器學(xué)習(xí)及java實(shí)現(xiàn)里面的》
上傳時(shí)間: 2014-01-10
上傳用戶:cjf0304
資源簡(jiǎn)介:本文通過分析樸素貝葉斯的兩種常見的實(shí)現(xiàn) 模型:二項(xiàng)獨(dú)立模型(BIM)和多項(xiàng)模型(MM),提出混和模型的樸素貝葉斯方法和帶有單詞量相關(guān)的 平滑因子的混和模型。
上傳時(shí)間: 2014-11-24
上傳用戶:wyc199288
資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯c代碼,希望對(duì)大家有幫助
上傳時(shí)間: 2014-08-03
上傳用戶:erkuizhang
資源簡(jiǎn)介:用matlab實(shí)現(xiàn)的樸素貝葉斯分類源代碼,希望對(duì)大家有些幫助
上傳時(shí)間: 2016-06-17
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資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類器,實(shí)現(xiàn)了樸素貝葉斯分類算法,結(jié)果表明比較好
上傳時(shí)間: 2014-01-25
上傳用戶:ryb
資源簡(jiǎn)介:貝葉斯算法是基于貝葉斯定理 P(H|X) = P(X|H)P(H) / P(X).。對(duì)于多屬性的數(shù)據(jù)集,計(jì)算 P(X|Ci) 的開銷非常大,為減低計(jì)算復(fù)雜度,我們做條件獨(dú)立的假設(shè),即給定元組的類標(biāo)號(hào),假定屬性值有條件地相互獨(dú)立,即在屬性間不存在依賴關(guān)系。此程序僅為算法的一個(gè)實(shí)...
上傳時(shí)間: 2016-10-21
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資源簡(jiǎn)介:一個(gè)樸素貝葉斯的matlab實(shí)現(xiàn)算法一個(gè)樸素貝葉斯的matlab實(shí)現(xiàn)算法
上傳時(shí)間: 2016-11-24
上傳用戶:363186
資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes Classifier),可以分類任意屬性個(gè)數(shù)和目標(biāo)狀態(tài)的離散樣例。
上傳時(shí)間: 2014-10-31
上傳用戶:戀天使569
資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類器,對(duì)于連續(xù)變量情形,此算法將連續(xù)變量進(jìn)行離散,分類效果較好
上傳時(shí)間: 2013-12-13
上傳用戶:515414293
資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類算法,可以用來進(jìn)行分類bayes
上傳時(shí)間: 2014-01-04
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資源簡(jiǎn)介:一些數(shù)據(jù)挖掘算法相關(guān),包含定義網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?有關(guān)高血壓研究方面的數(shù)據(jù),樸素貝葉斯分類,關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念,數(shù)據(jù)挖掘算法, 決策樹方法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用,訓(xùn)練貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò),后向傳播,貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò),后向傳播和可解釋性,多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間: 2017-04-25
上傳用戶:comua
資源簡(jiǎn)介::樸素貝葉斯分類器是一種簡(jiǎn)單而高效的分類器,但是它的屬性獨(dú)立性假設(shè)使其無法表示現(xiàn)實(shí)世界屬性之間的依賴關(guān) 系,以及它的被動(dòng)學(xué)習(xí)策略,影響了它的分類性能。本文從不同的角度出發(fā),討論并分析了三種改進(jìn)樸素貝葉斯分類 性能的方法。為進(jìn)一步的研究打下堅(jiān)...
上傳時(shí)間: 2017-08-18
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資源簡(jiǎn)介:利用貝葉斯算法實(shí)現(xiàn)的分類器
上傳時(shí)間: 2015-02-12
上傳用戶:Andy123456