朴素贝叶斯之条件概率

ncu_jjq 2023-01-12 15:00:52

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朴素贝叶斯分类器（Matlab代码）
朴素贝叶斯分类器是一种基于概率的机器学习算法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。在本项目中，"朴素贝叶斯分类器（Matlab代码）" 提供了一个非官方的实现，由作者亲自编写，并且包含了测试模块，这使得学习者...
朴素贝叶斯文本分类器(java实现)
朴素贝叶斯文本分类器是一种广泛应用的机器学习算法，尤其在自然语言处理领域，用于将文本数据归类到预定义的类别中。本程序的Java实现深入探讨了这一概念，并提供了完整的工具集，包括源代码、实验报告、可执行程序...
最简单的贝叶斯分类器演示Matlab程序
由于朴素贝叶斯假设特征之间独立，因此可以分别计算每个特征的条件概率。 4. **构建分类模型**：将上述概率存储在一个结构体或字典中，以便后续分类使用。 5. **预测新样本**：对于新的未标记数据，根据其特征值，...
【机器学习】朴素贝叶斯-条件概率
朴素贝叶斯是基于概率论的分类方法，主要步骤是：  1.利用Python的文本处理能力，将文档切分成词向量  2.从词向量计算概率，得到分类器  3.优化分类器  4.通过分类器进行分类    其中，计算概率是很...
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