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  1. 朴素贝叶斯文本分类器(java实现)

  2. 本程序实现了基于朴素贝叶斯方法的文本分类,附有源代码、实验报告、可执行程序以及语料库(包括训练集和测试集)
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2010-06-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:zh515858237
  1. java贝叶斯分类器

  2. 采用贝叶斯算法实现文本基本分类,程序用JAVA实现,运行不错
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2011-05-31
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:lywpcw
  1. 朴素贝叶斯分类器的实现(Java,含文档)

  2. 朴素贝叶斯分类器的实现 java
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-05-30
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:catrill
  1. bayesianClassifier

  2. 朴素贝叶斯分类器,JAVA实现,用于信息过滤和学习研究的好工具。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2013-07-15
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weihua8755
  1. 朴素贝叶斯分类器(java实现)

  2. 朴素贝叶斯分类器(java实现),太高级了,是文本分类的
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2014-09-01
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:pzj636484
  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-01-05
    • 文件大小:225280
    • 提供者:huangyueranbbc
  1. Java实现朴素贝叶斯分类器

  2. 实验描述: 对指定数据集进行分类问题的分析,选择适当的分类算法,编写程序实现,提交程序和结果报告 数据集: balance-scale.data(见附件一) ,已有数据集构建贝叶斯分类器。 数据包括四个属性:五个属性值 第一个属性值表示样本的类别号,其他四个属性为四个不同的特征值。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2016-12-14
    • 文件大小:19456
    • 提供者:qq_24369113
  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:225280
    • 提供者:q6115759
  1. 基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器

  2. 用JAVA实现了KNN算法及朴素贝叶斯算法的newsgroup文本分类器,可以对两种算法进行比较,得出各自的优缺点
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2017-07-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:ziyanglanyue
  1. java实现基于贝努力模型的朴素贝叶斯分类器

  2. 用java实现基于贝努力模型的朴素贝叶斯分类器的eclipse的完整工程代码
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-02-06
    • 文件大小:66560
    • 提供者:luohualiushui1
  1. 微笑:统计机器智能和学习引擎-源码

  2. 微笑 是Java和Scala中快速而全面的机器学习,NLP,线性代数,图形,插值和可视化系统。 凭借先进的数据结构和算法,Smile可提供最先进的性能。 Smile的文献记录丰富,请查看项目以获取编程指南和更多信息。 Smile涵盖了机器学习的各个方面,包括分类,回归,聚类,关联规则挖掘,特征选择,流形学习,多维缩放,遗传算法,缺失值插补,有效的最近邻搜索等。 Smile实现以下主要的机器学习算法: 分类:支持向量机,决策树,AdaBoost,梯度提升,随机森林,逻辑回归,神经网络,RB
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:109051904
    • 提供者:weixin_42132352