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  1. 朴素贝叶斯分类算法原理与Python实现与使用方法案例

  2. 主要介绍了朴素贝叶斯分类算法原理与Python实现与使用方法,结合具体实例形式分析了朴素贝叶斯分类算法的概念、原理、实现流程与相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：107520
    • 提供者：weixin_38675967

  1. Python实现朴素贝叶斯分类器的方法详解

  2. 主要介绍了Python实现朴素贝叶斯分类器的方法,详细分析了朴素贝叶斯分类器的概念、原理、定义、使用方法及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_38702047

  1. 朴素贝叶斯Python实例及解析

  2. 主要为大家详细介绍了朴素贝叶斯Python算法实现，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：71680
    • 提供者：weixin_38553275

  1. python实现朴素贝叶斯算法

  2. 主要为大家详细介绍了Python实现朴素贝叶斯算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_38668225

  1. Python实现朴素贝叶斯的学习与分类过程解析

  2. 主要介绍了Python实现朴素贝叶斯的学习与分类过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：99328
    • 提供者：weixin_38738005

  1. 基于改进朴素贝叶斯的入侵检测方法

  2. 工业控制系统的网络安全问题越来越严峻，遭到的入侵威胁也越来越复杂。伴随着网络的开放性、复杂性不断增强,入侵威胁正在不断加深。为了抵御愈趋复杂和多样的入侵威胁,需要设计高效的入侵检测方法。朴素贝叶斯分类算法是一种有效而简洁的分类算法，能较好地应用于工业控制系统网络的入侵检测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：240640
    • 提供者：weixin_38504417

  1. 基于改进朴素贝叶斯的入侵检测方法

  2. 工业控制系统的网络安全问题越来越严峻，遭到的入侵威胁也越来越复杂。伴随着网络的开放性、复杂性不断增强,入侵威胁正在不断加深。为了抵御愈趋复杂和多样的入侵威胁,需要设计高效的入侵检测方法。朴素贝叶斯分类算法是一种有效而简洁的分类算法，能较好地应用于工业控制系统网络的入侵检测。但是它的属性独立性假设使得该方法无法表示属性变量之间存在的关系，影响了它的分类效果。针对该缺陷，借鉴前人的经验，提出了一种改进综合加权系数的朴素贝叶斯分类算法（Compositive Weighted Naive Bayes

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：240640
    • 提供者：weixin_38531017

  1. 基于朴素贝叶斯的EM缺失数据填充算法

  2. 实际应用中大量的不完整的数据集，造成了数据中信息的丢失和分析的不方便，所以对缺失数据的处理已经成为目前分类领域研究的热点。由于EM方法随机选取初始代表簇中心会导致聚类不稳定，本文使用朴素贝叶斯算法的分类结果作为EM算法的初始使用范围，然后按E步M步反复求精，利用得到的最大化值填充缺失数据。实验结果表明，本文的算法加强了聚类的稳定性，具有更好的数据填充效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：413696
    • 提供者：weixin_38672807

  1. PHP实现机器学习之朴素贝叶斯算法详解

  2. 主要介绍了PHP实现机器学习之朴素贝叶斯算法,结合实例形式详细分析了朴素贝叶斯算法的概念、原理及php实现技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：86016
    • 提供者：weixin_38627826

  1. 基于最大似然估计与朴素贝叶斯的WSN故障检测

  2. WSN中的故障节点导致网络的数据传递延迟与能耗增加，同时可引起网络拥塞等问题，对此提出一种基于最大似然估计与朴素贝叶斯分析器的WSN故障节点诊断与定位算法。首先，从数据包的协议部分提取大量特征作为训练数据集，从中估算边际概率并建立朴素贝叶斯分类器，使用最大似然估计估算条件概率。检测阶段则通过判断传输延迟是否满足阈值条件来决定可疑节点，然后使用朴素贝叶斯分类器检测故障节点，最终将节点成功进行分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：443392
    • 提供者：weixin_38721652

  1. 朴素贝叶斯分类Python实现

  2. 朴素贝叶斯分类算法的python实现，有需要的同学可以自取。如果积分涨得过高请联系我，我随时可以下调

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-27
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_43116030

  1. 朴素贝叶斯分类器（MATLAB源代码）

  2. 朴素贝叶斯分类器 MATLAB 源代码，里面含有使用实例，用的是 UCI 的 mushroom 数据集。 分类器详细介绍见： http://blog.csdn.net/yunduanmuxue/article/details/39693917

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-11-08
    • 文件大小：37888
    • 提供者：kandy_000

  1. 基于朴素贝叶斯分类器的识别.rar

  2. 本资源利用朴素贝叶斯分类器实现了数据的多分类。文件包括朴素贝叶斯分类器的实现代码，训练数据和测试数据以及对应的类别标签。分类救结果较好，能达到91.25%。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-11-14
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_45317919

  1. 朴素贝叶斯西瓜数据集

  2. 朴素贝叶斯相关西瓜数据集，用于自然语言处理>01.朴素贝叶斯介绍 中的案例数据，该数据集仅作参考使用

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-01
    • 文件大小：1024
    • 提供者：LWY_Xing

  1. 手写数字识别(包括卷积网络和朴素贝叶斯两种方法).zip

  2. 朴素贝叶斯和卷积神经网络实现手写识别，包括已训练好的卷积神经网络模型文件(朴素贝叶斯使用matlab)

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-11
    • 文件大小：374784
    • 提供者：khk_abc

  1. 机器学习实战(第四章-朴素贝叶斯-所有代码与详细注解及相关数据文件-python3.7)

  2. 机器学习实战(第四章-朴素贝叶斯-所有代码与详细注解及相关数据文件-python3.7) 机器学习实战(第四章-朴素贝叶斯-所有代码与详细注解及相关数据文件-python3.7)

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-09
    • 文件大小：55296
    • 提供者：m0_37738114

  1. 朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

  2. 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类的方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布。然后基于此模型，对于给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。笔者找到了较好的数据集，通过处理数据，将垃圾邮件向量化并训练模型，得到了较好的训练结果。同时，通过尝试不同分类器的效果，笔者也做出了统计图用于比较优劣。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-12-07
    • 文件大小：293601280
    • 提供者：taozhiyaoyao121

  1. python 实现朴素贝叶斯算法的示例

  2. 特点 这是分类算法贝叶斯算法的较为简单的一种，整个贝叶斯分类算法的核心就是在求解贝叶斯方程Ｐ（ｙ｜ｘ）＝［Ｐ（ｘ｜ｙ）Ｐ（ｙ）］／Ｐ（ｘ） 而朴素贝叶斯算法就是在牺牲一定准确率的情况下强制特征ｘ满足独立条件，求解P（x|y）就更为方便了 但基本上现实生活中，没有任何关系的两个特征几乎是不存在的，故朴素贝叶斯不适合那些关系密切的特征 from collections import defaultdict import numpy as np from sklearn.datasets

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38704830

  1. Python编程之基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

  2. 概率论啊概率论，差不多忘完了。 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 1. 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。 2. 贝叶斯理论 & 条件概率 2.1 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示： 我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1（图中用圆点表示的类别）的概率，用 p2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：180224
    • 提供者：weixin_38703295

  1. 朴素贝叶斯算法的python实现方法

  2. 本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 朴素贝叶斯算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词的分布，那么我们还要知道：垃圾邮件中某些词的出现是多少，就可以利用贝叶斯定理得到。 朴素贝叶斯分类器中的一个假设是：每个特征同等重要 函数 loadDataSet() 创建数据集，这里的数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38699724
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