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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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
Java 21 次浏览
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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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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JAVA朴素贝叶斯文本分类项目 本项目提供了基于朴素贝叶斯算法的文本分类功能，并附有详细注释，方便理解与使用。只需导入项目即可直接运行。 项目亮点 清晰易懂的代码注释，帮助您快速掌握朴素贝叶斯文本分类原理 完整的JAVA实现，可直接应用于实际项目 可扩展性强，方便进行二次开发 使用说明 下载项
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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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朴素贝叶斯的文本分类，真的是入门机器学习挺合适的方向之一。这个项目的源码包叫做《第 18 章机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的文本分类》，里面内容挺实用，尤其适合刚上手的朋友练练手。文本预用到了nltk和spacy，像分词、去停用词这些都有安排好。预干净了，用CountVectorizer或Tfi
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