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朴素贝叶斯算法的源码实现。

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简介：
利用 Hadoop 2.0 平台，运用了 MapReduce 技术来具体实施朴素贝叶斯算法，并提供了相应的源代码，该项目以 NaieBayes 为核心。

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  • MapReduce实现朴素贝叶斯算法的源码
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    本段代码实现了使用MapReduce框架下的朴素贝叶斯分类算法，适用于大规模数据集上的机器学习任务。 基于Hadoop 2.0的MapReduce框架实现朴素贝叶斯算法，并提供NaiveBayes源码。
     
  • 朴素贝叶斯算法-朴素贝叶斯分类器
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    简介：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的高效概率分类方法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。 朴素贝叶斯分类器在估计类条件概率时假设给定类标号y的情况下属性之间是条件独立的。这一条件独立性的假设可以形式化地表示如下： 每个训练样本可以用一个属性向量X=(x1,x2,x3,...,xn)来表示，其中各个属性之间的关系被假定为在给定类标号下相互独立。
     
  • 用MATLAB实现朴素贝叶斯算法
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    本文章详细介绍了如何使用MATLAB语言编写和实现朴素贝叶斯分类器，并通过实例说明其在数据处理中的应用。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的简单且高效的分类算法，在文本分类和垃圾邮件过滤等领域应用广泛。该方法假设特征之间相互独立，虽然这种假设在实际中未必总是成立，但在实践中仍表现出色。其基本原理是利用贝叶斯定理计算样本属于每个类别的概率，并选择具有最高概率的类别作为最终结果。 朴素贝叶斯分类器的主要步骤如下： 1. **数据预处理：** 收集并准备带有标签的训练数据集。 2. **特征提取：** 对于每一个样本，从中抽取有用的特征。在文本分类中，这些特征可以包括词语、词频等属性。 3. **模型训练：** 计算每个类别的先验概率（即该类别在整个数据集中出现的概率），以及各个特征在各类别下的条件概率。通过计算训练集中的频率来估算这些概率值。 4. **分类：** 对于新的样本，利用贝叶斯定理计算其属于每一个可能类别的概率，并选择具有最高概率的类别作为最终分类结果。
     
  • Matlab中朴素贝叶斯算法的实现代码
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    本段落提供在MATLAB环境中实现朴素贝叶斯分类器的具体代码示例和步骤说明，帮助读者理解和应用这一机器学习算法。 关于朴素贝叶斯算法的Matlab代码实现，这里提供了一个简单易懂且包含关键注解的例子。这段代码旨在帮助初学者更好地理解如何使用Matlab来实现朴素贝叶斯分类器，并通过详细的注释解释了每个步骤的目的和作用。
     
  • 贝叶斯朴素算法.zip
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    本资料介绍贝叶斯朴素算法的基本原理及其应用。通过概率论方法解决分类问题，适用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域，是机器学习的经典入门内容。 压缩包内含基于朴素贝叶斯模型的西瓜数据集分类Python代码及使用的西瓜数据集。该实现涉及机器学习领域内的朴素贝叶斯算法应用。
     
  • 朴素贝叶斯算法.zip
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    《朴素贝叶斯算法》是一份介绍基于统计学理论的机器学习分类技术的教学资料，适用于数据科学与人工智能领域的初学者。 文档包含托儿所的录取数据，这些数据分为训练集和测试集两部分。我们使用训练集来训练朴素贝叶斯分类器，并将该分类器应用于测试集中进行预测。此外，还有一个代码文件用于处理初始数据，它负责将字符串形式的数据转换为数字表示。
     
  • 在MATLAB中实现朴素贝叶斯算法
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    本篇文章详细介绍如何使用MATLAB编程环境来实现和应用朴素贝叶斯分类器，适合对机器学习感兴趣的技术爱好者阅读。 用MATLAB实现的朴素贝叶斯算法，经测试可用。
     
  • 朴素贝叶斯算法伪代码
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    本文档提供了一种简洁明了的朴素贝叶斯分类算法实现方案，通过清晰的步骤指导用户理解和编写该算法的伪代码。 朴素贝叶斯伪代码就是一般的伪代码，请仔细看看这段内容并进行重写。
     
  • 朴素贝叶斯分类器的MATLAB实现：朴素贝叶斯分类器
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    本文章介绍了如何使用MATLAB语言来实现机器学习中的经典算法之一——朴素贝叶斯分类器。通过简洁的代码和实例，帮助读者掌握其原理及应用方法。 这里的文件包含以下内容： 1. load_data：从csv文件导入数据。 2. 可视化：在名为“可视化”的文件夹中的训练数据中打印两个类的特征分布直方图。 3. estimate_：估计给定数据的模型。 4. classify_：根据模型和数据进行分类。 5. 测试：使用 alpha=1:0.1:1000 测试 Naive 分类器，并在“可视化”文件夹中打印一个名为 accuracy 1-1000.pdf 的图。 6. InspectTheModel：尝试衡量每个类的每个特征值的影响。 7. jointProb：计算给定一个类的两个给定特征值的联合概率。 8. 互信息：在训练数据上计算互信息以驱动最可能依赖特征对的选择。 9. testingBonus：使用候选特征对测试朴素分类器。 要运行演示，请运行testing.m，并根据需要更改开始、步骤和结束。
     
  • Python中实现朴素贝叶斯算法的方法
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    本篇文章详细介绍了如何使用Python编程语言来实现经典的机器学习方法——朴素贝叶斯分类算法。文中不仅提供了理论基础，还给出了具体的代码示例和应用场景解释。 本段落介绍了朴素贝叶斯算法的Python实现方法，并提供了具体的代码示例供参考。以下是该算法的主要特点及其实现细节： **优点：** - 即使在数据量较小的情况下，也能有效运行。 - 能够处理多类别分类问题。 **缺点：** - 对输入数据准备方式敏感性较高。 适用的数据类型： - 标称型数据 算法思想： 例如我们要判断一封邮件是否为垃圾邮件。已知的是这封邮件中词的分布情况。为了做出准确判断，我们还需要知道在所有垃圾邮件中这些词汇出现的概率，并利用贝叶斯定理进行计算。 朴素贝叶斯分类器的一个重要假设是：每个特征都具有同等的重要性。 函数`loadDataSet()`用于创建数据集，这里的数据集是由已经拆分好的单词组成的句子组成，表示的是某论坛的用户评论。标签1代表该评论为骂人言论。