樸素貝葉斯matlab實(shí)現(xiàn)，基于matlab編程
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
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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：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：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
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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
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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
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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
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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
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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：利用貝葉斯算法實(shí)現(xiàn)的分類器
上傳時(shí)間： 2015-02-12
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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
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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?；跇闼刎惾~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：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
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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：樸素貝葉斯分類器代碼，能夠進(jìn)行分類，
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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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：貝葉斯matlab程序設(shè)計(jì)算法，給出了各種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)方法。
上傳時(shí)間： 2016-05-07
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資源簡(jiǎn)介：貝葉斯matlab程序算法，給出了大量練習(xí)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)方法以及結(jié)果分析。
上傳時(shí)間： 2016-05-07
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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
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資源簡(jiǎn)介：貝葉斯算法實(shí)現(xiàn)，用vc完成對(duì)組樣本的貝葉斯分離
上傳時(shí)間： 2016-07-15
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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
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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：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
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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：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：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
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資源簡(jiǎn)介：基于貝葉斯理論的指紋識(shí)別算法及學(xué)習(xí)套件, 使用貝葉斯概率論實(shí)現(xiàn)對(duì)指紋識(shí)別,特征碼提取,特征對(duì)數(shù)獲取的功能
上傳時(shí)間： 2014-01-17
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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：：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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