参考资料地址： http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html
我的数据挖掘算法实现源码地址：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm
介绍
要介绍朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)，那就得先介绍贝叶斯分类算法，贝叶斯分...
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编程语言 时间：
2015-01-13 19:53:09
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245
1.贝叶斯分类器: 用途：分类，举例：垃圾邮件过滤。 是一种典型的监督算法。需要经过训练才能后续进行分类。 进行贝叶斯分类的时候，最重要的环节是特征的提取，这个将训练或者分类的数据转化成一个特征列表。 优点：速度快。对分类器实际学习状况的解释相对简单。 缺陷：无法处理基于特征组合所产生的变化结果。 ...
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编程语言 时间：
2014-12-28 23:28:54
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234
前言 朴素贝叶斯算法最为广泛而经典的应用毫无疑问是文档分类，更具体的情形是邮件过滤系统。 本文详细地讲解一个基于朴素贝叶斯分类算法的邮件过滤系统的具体实现。 本文侧重于工程实现，至于其中很多算法的细节请参考之前的一篇文章：朴素贝叶斯分类算法原理分析与代码实现准备数据：切分文本 获取到文本文件...
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编程语言 时间：
2014-12-26 18:35:50
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240
前言 本文介绍机器学习分类算法中的朴素贝叶斯分类算法并给出伪代码，Python代码实现。词向量 朴素贝叶斯分类算法常常用于文档的分类，而且实践证明效果是挺不错的。 在说明原理之前，先介绍一个叫词向量的概念。 --- 它一般是一个布尔类型的集合，该集合中每个元素都表示其对应的单词是否在文档中出现...
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编程语言 时间：
2014-12-25 23:21:32
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383
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM （Machine Learning &Recommend Search交流新群：172114338）引言 近期在面试中，除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描写叙述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这全...
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编程语言 时间：
2014-12-25 22:05:08
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372
朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的，因此特别适于分布式计算。本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学原理，并在文本分类中...
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编程语言 时间：
2014-12-12 20:56:48
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1004
分类算法与我们的生活息息相关，也是目前数据挖掘中应用最为广泛的算法，如：已知系列的温度、湿度的序列和历史的是否下雨的统计，我们需要利用历史的数据作为学习集来判断明天是否下雨；又如银行信用卡诈骗判别。
分类问题都有一个学习集，根据学习集构造判别函数，最后根据判别函数计算我们所需要判别的个体属于哪一类的。
常见的分类模型与算法
传统方法
1、线性判别法；2、距离判别法；3、贝叶斯分类器；
现...
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编程语言 时间：
2014-12-08 10:44:59
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409
生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。 一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶...
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其他好文 时间：
2014-12-04 01:12:30
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333
1.背景
首先，在文章的开头，先提出几个问题，如果这些问题你都答得上来，那么本文你就无需阅读了，或者你阅读的动机纯粹是给本文挑毛病，当然我也无比欢迎，请发送邮件“毛病の朴素贝叶斯”发送至297314262@qq.com，我会认真阅读你的来信。
By the way，如果阅读完本文，你还是无法回答以下问题，那么也请你邮件通知我，我会尽量解答你的疑惑。
朴素贝叶斯分类器中的“朴素”特指此...
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其他好文 时间：
2014-11-24 01:12:20
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215
贝叶斯的应用过滤垃圾邮件贝叶斯分类器的著名的应用就是垃圾邮件过滤了，这方面推荐想详细了解的可以去看看《黑客与画家》或是《数学之美》中对应的章节，贝叶斯的基础实现看这里数据集两个文件夹，分别是正常邮件和垃圾邮件，其中各有25封邮件测试方法从50封邮件中随机选取10封做为测试数据实现细节1.首先我们需要...
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编程语言 时间：
2014-11-19 07:10:16
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371
