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搜索资源列表

  1. C#实现Naive Bayes源码

  2. 使用C#实现的朴素贝叶斯源码，包含自己实现的5-fold交叉验证。也有使用Python实现的朴素贝叶斯和5-fold交叉验证及其源码。还有实验用数据集以及可执行程序。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-01-08
    • 文件大小：229kb
    • 提供者：zhangzhe_0305

  1. 基于决策树和朴素贝叶斯算法对Adult数据集分类源码

  2. 个人课设时实现的基于决策树和朴素贝叶斯算法对Adult数据集进行分类的源码！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-25
    • 文件大小：568kb
    • 提供者：hohaizx

  1. Workshop-Review-Sentiment-Analysis-Web-App-源码

  2. 研讨会，评论，情感分析，Web应用程序 你好！ 以下存储库包含用于部署由我为Inception 5.0研讨会开发的，作为简单Flask App的情感分析模型的文件。 同样，我使用了IMDB 50k审查数据集，并尝试使用各种NLP技术改变直觉来检测正面或负面的车间审查响应，例如标记词上的POS标记，形容词的词袋制作，离群值去除和罚款使用NLTK模块中的简单Naive Bayes模型进行调优。 在2021年3月19日至20日举行的研讨会期间，我由议长完成了相同的构造和解释。作为参考，我还包括用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：81kb
    • 提供者：weixin_42119281

  1. VarDial2020:脚本和数据来自“ Ceolin，A.＆Zhang，H.（2020）。使用过滤后的字符ngram区分标准的罗马尼亚和摩尔达维亚推文。在第七届NLP相似语言，变种和方言研讨会论文集，265- 272。”-源码

  2. VarDial2020 该文件夹包含Team Phlyers在VarDial 2020上为RDI共享任务开发的资料，并在以下内容中进行了说明： Ceolin，A.＆Zhang，H.（2020年）。使用过滤字符ngram区分标准罗马尼亚和摩尔达维亚推文。在关于类似语言，变种和方言的NLP第七次研讨会论文集中，265-272。 该存储库中包含的代码已获得MIT许可。对于从其他来源获取的材料，请参考资源库中包含的链接。 这是文件列表。 数据：此文件夹包含共享任务的训练数据，这些数据在Butnaru和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：111mb
    • 提供者：weixin_42129005

  1. NAIVE-BAYES-源码

  2. 朴素的贝伊斯

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：42kb
    • 提供者：weixin_42113380

  1. CS351-naive-bayes:电影收视率预测算法-源码

  2. CS351-naive-bayes:电影收视率预测算法

  3. 所属分类：其它

  1. SMS-Spam-Classifier-源码

  2. 短信垃圾分类器 从短信中提取功能以进行更好的分类 在新功能中使用朴素贝叶斯：TRAIN ACC 0.94 VAL ACC 0.93 将Naive Bayes与新功能结合使用并使用SMS的TF-IDF矢量：TRAIN ACC 0.967 TEST ACC 0.961

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：215kb
    • 提供者：weixin_42151305

  1. Sentiment-Analysis-源码

  2. 情绪分析-COVID-19鸣叫 项目概况 在这个项目中，我为COVID-19推文创建了一个分类系统：正面，负面，中立。 我使用了朴素贝叶斯分类和词袋功能。 使用的代码和资源 的Python版本： 3.7 软件包： pandas，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn Kaggle：数据集 数据清理 删除的网址 删除以开头的Twitter用户名 删除主题标签 删除数字 将逗号等转换为空格 将所有字母转换为小写 执行词干，以便仅保留词根 删除了除“ not”以外的停用词

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42106299

  1. project-statistics:Python-源码

  2. 项目统计 Python 这些是我在BRAC大学完成STA301课程期间完成的python代码。 在这里，您将找到Marchov Process，Naive Bayes分类器，Poisspn和Queuing过程的代码。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：12kb
    • 提供者：weixin_42134054

  1. Naive-Bayes-源码

  2. Naive-Bayes

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：383kb
    • 提供者：weixin_42128141

  1. ml-knn-bayes:朴素贝叶斯和KNN分类器，机器学习-源码

  2. 朴素贝叶斯和KNN分类器，ML 使用KNN和朴素贝叶斯（Naive Bayes）作为算法从头构建分类器。 这些分类器的构造使用相同的算法，但是现在使用了Scikit-Learn实现。 评估和比较从头开始实施的内容与通过Scikit-Learn获得的内容之间的比较。 学习成功是通过对评估集上的分类器进行评估，经过验证阶段以获得最佳超参数并利用交叉验证来衡量的。 该项目的详细说明在实验室“ knn-bayes-lab”中。 合作者 塞巴斯蒂安·沃尔蒂（SebastiánVolti） 亚历杭德罗·

  3. 所属分类：其它

  1. 垃圾邮件分类项目-源码

  2. 垃圾邮件分类项目 理想情况下，模型的估计性能可以告诉我们它在看不见的数据上的表现如何。 对未来数据进行预测通常是我们要解决的主要问题。 选择度量标准之前了解上下文非常重要，因为每种机器学习模型都会尝试使用不同的数据集来解决具有不同目标的问题。 Logistic回归没有改变，因为它的参数已经是最好的了。 即使SVC取得了很大的进步，但它的速度仍然很慢，但仍然不是最好的。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）成功预测了4945个实际垃圾邮件中的4894个。 但是，Logistic回归和朴素贝叶斯彼此

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：223kb
    • 提供者：weixin_42134285

  1. 预测保险欺诈：预测保险单欺诈-源码

  2. 预测保险单中的欺诈欺诈每年使保险公司损失数十亿美元。 如今，大多数保险公司都希望更好地了解欺诈行为，欺诈行为对公司的影响以及如何使用高级分析方法更好地控制欺诈行为。 我们有来自同一家公司的保险数据。 我的目标是通过使用机器学习模型更好地预测欺诈案件。 创建该存储库的主要目的是在数据上应用几种不同的模型，以了解与欺诈有关的因素并事先预测欺诈。 我将探索几种模型，例如KNN，SVM，逻辑回归，随机森林和朴素贝叶斯（Naive Bayes）等，然后看看哪种模型最能预测欺诈。 定义一个理想的指标来判

  3. 所属分类：其它

  1. MLMaliciousURL：利用机器学习检测恶意URL-源码

  2. 使用机器学习分析恶意URL的检测 作者： Andrew Lopez | alopez8969csu.fullerton.edu Alex Tran | quyen137csu.fullerton.edu Hyun Woo Kim | hyunwoo777csu.fullerton.edu Tu Tran | trankimtucsu.fullerton.edu 摘要和说明： Implemented 4 d

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42138788

  1. Java-Naive-Bayes-Classifier：基于朴素贝叶斯方法的Java分类器，具有Maven支持和一个可运行的示例-源码

  2. Java Naive Bayes分类器 没什么特别的。 它有效并且有据可查，因此您应该在不浪费太多时间在网络上寻找其他替代方案的情况下使其运行。 Maven快速入门 可以通过jitpack存储库安装此Java Naive Bayes分类器。 确保首先将其添加到您的构建文件中。 jitpack.io https://jitpack.io 然后，将其视为任何其他依赖项。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：119kb
    • 提供者：weixin_42139042

  1. 朴素贝叶斯：朴素贝叶斯-源码

  2. 朴素贝叶斯 Naive Bayes实现使用python3 使用navie Bayes来学习和保留电子邮件是火腿还是垃圾邮件。

  3. 所属分类：其它

  1. skillfactory_rds：Skillfactory课程的作品-源码

  2. skillfactory_rds 从技能工厂课程中学习。 EDA_math_score-探索性数据分析。 要确定未来模型的参数，请进行探索性数据分析并就其结果编制一份报告。 spam_classifier-有必要编写Naive Bayes垃圾邮件分类器，并训练由美国反垃圾邮件平台Apache SpamAssassin Project收集的数据。 module_6-有必要实现一种算法，以根据产品的用户评分历史来构建推荐系统，并构建工作服务的原型。 сar_price_prediction

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42138545

  1. NewsArticle_TextClassification-源码

  2. 新闻文章文字分类 该项目执行带有文本分类的监督式机器学习。 文本分类是根据文本的内容为文本分配类别的过程。 当将文本组织成类别时，从文本中提取有用的见解和信息会容易得多。 但是手动对文本进行分类可能非常耗时且成本很高。 文本分类可以通过自动化过程极大地加快这一过程。 更具体地说，在此项目中，我们将根据文章标题对新闻文章执行Naive Bayes分类器。 该数据集包含超过12万个新闻文章标题样本。 数据是由学术新闻搜索引擎从2000多个新闻来源收集的。 数据集中的每个样本都分类为体育，商业，世界

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42126865

  1. 项目：这是个人项目的存储库，显示了数据科学的使用-源码

  2. 专案 这是个人项目的存储库，显示了数据科学的使用 推文预测 使用主管sklearn和Naive Bayes分类器算法在主管机器学习中预测伦敦，纽约，巴黎的推文在哪里 使用K均值的手写识别 自1999年以来，美国邮政总局一直在使用机器学习和扫描技术。由于其邮政局每天必须处理大约十亿封邮件，因此他们进行了广泛的研究并开发了用于读取和理解地址的高效算法。 不仅是邮局： 自动柜员机可以识别手写银行支票 Evernote可以识别手写任务列表 Expensify可以识别手写收据 号码 结果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42146274

  1. 集成方法：装袋，RandomForest和AdaBoostClassifier-源码

  2. 在之前的实验中，我使用朴素贝叶斯（Naive Bayes）对此垃圾邮件进行分类。 在本笔记本中，我们将通过使用一些新技术（例如Bagging，RandomForest和AdaBoostClassifier）扩展先前的分析。 事实证明，我们的朴素贝叶斯模型实际上做得很好。 但是，让我们看一下其他一些模型，看看是否仍然无法改进。 特别是在本笔记本中，我们将研究以下技术： 可以找到有关合奏方法的另一个非常有用的指南。 这些合奏方法结合了多种技术： 引导通过学习者传递的数据（装袋）。 对用于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：365kb
    • 提供者：weixin_42127783
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