搜索资源列表
knn
- 朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)算法是机器学习领域中常用的一种基于概率的分类算法，非常简单有效。k近邻法(k-Nearest Neighbor, kNN)[30,31]又称为基于实例(Example-based, Instance-bases)的算法，其基本思想相当直观：Rocchio法来源于信息检索系统，后来最早由Hull在1994年应用于分类[74]，从那以后，Rocchio方法就在文本分类中广泛应用起来。
bayesian
- 用于分类规则挖掘的贝叶斯信念构造算法,用于分类规则挖掘的贝叶斯信念构造算法-For Classification Rule Mining Algorithm for Constructing Bayesian Belief for Classification Rule Mining Algorithm for Constructing Bayesian Belief
Bayes
- 基于信息几何构建朴素贝叶斯分类器，一篇论文，写的挺好的。请改名为doc 简单的实现了遗传算法的功能。-Geometry-based Naive Bayes classifier to build, a paper written in very good shape. Simple implementation of genetic algorithm.
Bayesian
- 贝叶斯分类器的算法解析，以及用c#写的关于文本文档的贝叶斯算法设计-Bayesian classifier algorithm analysis, and use c# to write the text of the document on Bayesian Algorithm
DataMining3rd
- 评测数据在去掉停用词的 分类过程开放测试中,引入Good-Turing算法的分类性能比Laplace原则提高了3·05 ,比Lidstone方法提高 1·00 .而在交叉熵选择特征词的算法中,增加Good-Turing的贝叶斯分类方法可比最大熵分类性能高95 .通过这种数据平滑的算法,有助于克服因数据稀疏而引发的特征词缺失问题 -Evaluation data in the open test of the classification process to remove stop
classificiation-algorithm-overview
- 机器学习领域经典分类算法综述，包括Decision Tree（ＩＤ３、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法），三种典型贝叶斯分类器（朴素贝叶斯算法、TAN算法、贝叶斯网络分类器），k-近邻 、 基于数据库技术的分类算法（ MIND算法、GAC-RDB算法），基于关联规则（CBA:Classification Based on Association Rule）的分类（Apriori算法），支持向量机分类，基于软计算的分类方法（粗糙集（rough set）、遗传
616341
- 中文文本语料库 适合中文文本分类使用 朴素贝叶斯算法整合 -Chinese text categorization corpus