利用 Python 3.5 实现贝叶斯朴素贝叶斯算法进行文本分类。代码清晰直观,便于理解。
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这份代码资源实现了基于贝叶斯网络的手势识别功能,经过简单调试即可使用。代码清晰易懂,为相关研究和应用提供了实用工具。
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YxImageV1.1 版的贝叶斯算法,用过的朋友都踩过坑——分类结果总是偏,训练集数据一改就抽风。嗯,现在好了,bug 修了,表现稳定多了,尤其在文本分类上,效果还挺稳当的。要是你之前用着别扭,可以重新试试。 贝叶斯分类的核心问题,其实就俩:概率计算精度不够、特征选择不合理。以前 V1.1 在概率
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使用Java编写朴素贝叶斯算法来判断汽车性价比,根据汽车的6个属性来预测Classvalue。属性包括:buying(vhigh,med,low)、maint(vhigh,med,low)、doors(2,3,4,5more)、persons(2,4,more)、lug_boot(small,med
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利用Python进行文本分类时,我们采用了朴素贝叶斯方法。首先,我们将数据集划分为训练集和测试集,然后对文本进行特征向量化处理。最后,利用朴素贝叶斯算法进行模型训练。
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该程序基于贝叶斯算法构建文本分类器,并整合Lucene.Net,使用ICTCLAS中文分词工具进行文本分词。
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