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一个很好的文本分类器，采用朴素贝叶斯分类的方法，并加以改进！-a very good text classifiers using Bayesian classification methods, and improved!
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用贝叶斯算法进行文本分类，在C++环境下编写。-Bayesian text classification algorithm, in C++ environment prepared.
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用于文本分类的朴素贝叶斯分类算法，包括代码和测试数据-Naive Bayesian Text Classification for classification algorithms, including the code and test data
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用基于贝叶斯的的方法对文本进行分类主要用于数据挖掘领域-Using the method based on Bayesian text classification is mainly used for data mining
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NClassifier is a .NET based text classification classification engine which supports, among others, Bayesian classification and text summarization.
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朴素贝叶斯模型的源代码，可以用于文本分类-Naive Bayes model source code, can be used for text classification
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详细介绍了贝叶斯公式在自动文本分类领域的使用，并且提到了关于于互信息特征提取的方法。和其分类的例子。，已通过测试。
-Described in detail the use of the Bayesian formula in the field of automatic text classification, and mentioned on the mutual information feature extraction method. And the classification
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朴素贝叶斯分类器程序代码
采用朴素贝叶斯分类器算法，使用C++语言对英文文本进行分类，实现了一个文本分类器功能-Naive Bayesian classifier program code using Bayesian classification algorithm, using C++ language English text classification, to achieve a text classification function
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朴素贝叶斯模型的源代码，可以用于文本分类Naive Bayes model source code, can be used for text classification-Naive Bayes model source code, can be used for text classification
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贝叶斯分类算法源代码，用于对文本文件进行分类-Bayesian classification algorithm source code, used to classify a text file
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基于朴素贝叶斯的文本分类代码实现，java-Based on Bayesian text classification code，java
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这是一个实现文本分类的朴素贝叶斯方法，用java语言编写-This is a realization of Naive Bayesian text classification methods, written in java language
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贝叶斯分类算法源代码，用于对文本文件进行分类-Bayesian classification algorithm source code, used to classify a text file
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本文主要描述了朴素贝叶斯分类方法，包括模型导出和学习描述。实例部分总结了《machine learning in action》一书中展示的一个该方法用于句子感情色彩分类的程序。1
方法概述
学习（参数估计）
实现：朴素贝叶斯下的文本分类-This paper describes the naive Bayesian classification methods, including export and learning descr iptive model. Example
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使用的是贝叶斯算法，进行文本的分类和词频统计(Using the Bayesian algorithm, the text classification and word frequency statistics)
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