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Classifier4J这个Java类库为文本自动分类提供了一个API。缺省（目前）实现的API是一个贝叶斯分类器。这个类库可以用于多个目的－可能作为一个垃圾邮件过滤器或一个blog-Classifier4J Java class library for the automatic text classification provided an API. Default (current) to achieve the API is a Bayesian classifier. This lib
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模式识别一份很好的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机-a very good operation, including linear classification; Minimum risk Bayesian classifier; Supervised learning method Hierarchical clustering analysis; K-L transform effective features, supp
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dbacl是一个通用目的的digramic贝叶斯文本分类器。它可以学习你提供的文本，接着用 学到的类别来比较新的输入。它可以用于垃圾邮件过滤，或在你自己的外壳脚本中使用。 -dbacl is a general-purpose text digramic Bayesian classifier. It can learn to provide you with the text, then uses learned relatively new type of input. It can be
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BAYESDEMO1 demo how to display discriminat function for Bayes classifier.-BAYESDEMO1 demo how to display Discrimina t function for Bayesian classifier.
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贝叶斯学习算法分类文本。基于朴素贝叶斯分类器的文本分类的通用算法，是目前所知文本分类算法中最有效的一类-Bayesian text classification algorithm. Based on the simple Bayesian classifier of the definitive text classification algorithm, which is known text classification algorithm the most effective one c
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bayes network classifier toolbox
贝叶斯网络分类工具箱-bayes network toolbox Bayesian classifier network classifier Toolbox
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bayes network classifier toolbox
贝叶斯网络分类器工具箱的bin文件-bayes network toolbox Bayesian classifier network classifier Toolbox for the paper bin
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利用matlab实现的朴素贝叶斯分类器的源代码，可以用来分类或识别，自己编写的，请多指教-Using matlab Naive Bayesian classifier to achieve the source code can be used to classification or recognition, I have written, and like him Zhijiao
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这是一个模式识别，关于贝叶斯分类器实现的代码-This is a pattern recognition, Bayesian classifier on the realization of the code
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一个简单的贝叶斯分类器，有实验步骤和实验数据。-A simple Bayesian classifier, there are experimental steps and the experimental data.
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朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier），可以分类任意属性个数和目标状态的离散样例。-Naive Bayesian classifier (Naive Bayes Classifier), can be categorized arbitrary number of attributes and objectives of the state of the discrete sample.
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贝叶斯分类实验，设计简单的线性分类器，了解模式识别的基本方法。掌握利用贝叶斯公式进行设计分类器的方法。-Bayesian classification experiment is designed to be simple linear classifier, know the basic methods of pattern recognition. Master the use of Bayesian classifier design formula method.
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本贝叶斯分类器可以实现对二维高斯分布样本的分类-The Bayesian classifier can achieve two-dimensional Gaussian distribution of the classification of samples
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为了测试评估贝叶斯分类器的性能,用不同数据集进行对比实验是必不可少的. -In order to test the assessment of the performance of Bayesian classifier, and compare different experimental data sets is essential.
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：将K—means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于K—means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K—
me．arks算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类，计算缺失数据子集中的每条记录与 个簇重心之间的相似度，把记
录赋给距离最近的一个簇，并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值，然后用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据
集进行分类。实验结果表明，与朴素贝叶斯相比，基于K—means思想的朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确率。-: K-means algorithm will
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利用matlab实现的基于EM算法的贝叶斯分类器的源代码，可以用来分类或识别，很值得收藏-Using matlab to achieve EM algorithm based on Bayesian classifier of the source code can be used to classification or identification, it is worthy of collection
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利用matlab实现的数值型贝叶斯分类器的源代码，可以用来分类或识别，很值得收藏-Using matlab to achieve numerical Bayesian classifier source code can be used to classification or identification, it is worthy of collection
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贝叶斯分类器的设计与实现，非常好的应用程序，能够在其上面实现人脸识别-Bayesian classifier design and implementation of a very good application, face recognition can be achieved in the above
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朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的分类模型，然而条件独立性假设在现实中很少出，致使其性能有所下降。通过引入关联规则，从两方面来改善朴素贝叶斯分类的性能。一方面，通过对关联规则的挖掘，发现条件属性之间的关联关系，并且利用这种关联关系弱化朴素贝叶斯的独立性假设；另一方面，通过关联规则的置信度，给朴素贝叶斯加权。 -Naive Bayesian classifier is a simple and efficient classification model, the conditional indep
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贝叶斯分类器的基本实现，数据可以自行添加，中英文皆可-Bayesian classifier basic implementation, the data can add, in English or
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