一个基于朴素贝叶斯方法的RSS分类器

RSS是一种基于RDF／XML描述的全新的互联网信息获取方式。但目前,RSS文档的分类完全依赖于预先设定,对于适应用户多变的需求存在着明显的不足。朴素贝叶斯分类器是解决自然语言文本文档分类问题的最有效的方法之一。通过构造朴素贝叶斯学习器,用户可以构造出符合自己要求的RSS分类结构。实验结果表明,这种基于朴素贝叶斯方法的分类器。可以很好地实现对RSS文档的自动分类。     

贝叶斯分类器的应用

贝叶斯决策理论是统计模式识别中的一个基本方法。依据贝叶斯决策理论设计的分类器具有最优的性能,即所实现的分类错误率或风险在所有可能的分类器中是最小的,因此经常被用来衡量其他分类器设计方法的优劣。贝叶斯决策是一个很有效的分类工具,但它仍然存在着一定的错误率和风险,因此还需进一步的改善和完善。     

基于模糊朴素贝叶斯方法的客户消费行为预测研究

面对当前日益竞争的市场环境,以客户消费为研究对象,以客户消费因子为关键点,提出了一种基于客户消费行为预测的模糊朴素贝叶斯方法。针对客户消费影响因子所呈现的连续及离散性,分别建立了相应的模糊表示方法,以此为基础,对客户消费行为预测建立了朴素贝叶斯方法,并用实例对提出的方法进行了分析说明。     

基于朴素贝叶斯方法的个性化旅游路线推荐系统

旅游路线的选择与多种因素有关,如游客年龄、旅游季节、景点类型、游览时间等,如何较好地针对不同游客特点进行个性化旅游路线的设计与推荐,一直是旅游工作者的首要目标。把应用数据挖掘技术的朴素贝叶斯方法应用到个性化旅游路线推荐系统中,是一个新的尝试。通过对蜂窝网的旅游攻略进行文本处理,得到丰富的旅游路线训练数据,然后使用朴素贝叶斯方法为特定需求的用户提供个性化路线推荐。推荐结果通过召回率、准确率两个指标进行评价。结果显示,利用朴素贝叶斯方法可以为用户提供与之需求相符合的个性化旅游路线。     

不确定数据的朴素贝叶斯分类

传统的机器学习和数据挖掘分类算法是在假设数据是完整精确的前提下进行的,然而在实际的应用中,由于数据存在不确定性,使这种假设很难成立.数据的不确定性可能是由多种原因导致的,比如测量错误、隐私保护以及传感器搜集的不确定信息等等.本文研究在不确定数据中使用朴素贝叶斯分类方法进行分类问题.     

朴素贝叶斯在文本分类中的应用

朴素贝叶斯理论是一种典型机器学习技术,能够应用于文本分类中。运用朴素贝叶斯理论阐述了贝叶斯分类器的样本训练和分类计算的过程,构造了一个文本分类器。试验表明,朴素贝叶斯理论在文本分类中有较好的分类效果。     

基于雨林框架的朴素贝叶斯分类算法

出了一种可伸缩的朴素贝叶斯分类算法。算法针对大数据集的训练数据,通过构建雨林框架,能在有限主存里存储训练数据,训练生成概率矩阵,进而对测试样本进行分类。算法仅对整库一次扫描。实验表明,该算法能够获得与整库读入主存相同的分类准确率．并且有较高的处理效率。     

改进朴素贝叶斯算法的人脸表情识别

传统图像特征提取具有较高维度缺陷,造成算法分类效率低、复杂度高、分类速度慢、计算开销大等问题.为此提出AAM算法,定位关键点提取人脸表情几何特征.将朴素贝叶斯分类器结合特征属性重要度调节高斯核函数,使用K近邻算法实现分类决策,提出一种WNBC-KNN分类方法,从降低数据维度和分类算法两方面优化人脸表情分类.在CK+数据...     

入侵检测系统中贝叶斯分类器的改进

针对入侵检测系统在实时检测能力和自适应能力方面的不足,提出了一个改进贝叶斯分类器,通过引入滑动窗口技术改善入侵检测的实时性.通过该性能调节器对贝叶斯分类器中参数的动态设置,实现了入侵检测系统的自适应性,有效地实现了入侵检测的实时性、主动性和自适应性.     

朴素贝叶斯分类预测学生CET4成绩

贝叶斯分类法是统计学分类方法,可以预测类成员关系的可能性,如给定元？组属于一个特定类的概率。大学英语四级考试一直是高校学生很重要的一门考试,对学生日后的就业也有指导性的作用,运用朴素贝叶斯分类方法,对学生的CET4成绩数据进行分类和预测,把得到的结论与实际情况比较,从而指导教学。     

Hadoop环境中的DDoS朴素贝叶斯检测算法

为快速准确进行DDoS（DistributedDenialofService,分布式拒绝服务）攻击检测,提出在Hadoop环境下,基于朴素贝叶斯的DDoS攻击检测算法。该算法主要有3个阶段：确定被检测数据文件的TCPflag属性,作为朴素贝叶斯的训练和检测属性;利用训练原理,两次扫描正常和异常流量文件,得到正常和非正常网络状态下属性的先验概率和条件概率;扫描待检测数据集,计算两种状态下的后验概率,并比较后验概率的大小,以此判断是否会受到攻击。实验结果表明,该算法具有对缺失数据不敏感、实现简单的优点。     

基于朴素贝叶斯的学生信息分类预测研究

为从学生数据信息中挖掘有价值的信息为高校教学管理、人才培养等提供决策支持,本文采用朴素贝叶斯分类的方法,对学生信息数据进行分类与预测。通过分类的详细工作过程,可知朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,虽然其条件独立性假设并不总符合客观实际,但在学生信息分类预测研究中还是取得了很好的效果。     

引入类别关键词的朴素贝叶斯林业文本分类

随着互联网的迅猛发展,网络上的文本越来越多,对其进行有效的分类,能方便人们快速获取到有用的信息。但在实际应用中,往往只需针对特定领域的文本进行分类,例如,林业文本分类。对于文本分类这一任务,现在有大量的神经网络方面的优秀模型可供使用,但这些模型常常需要耗费大量的时间、资源进行训练,而朴素贝叶斯这个模型虽然简单,但是,其分类效果已经基本满足工程所需。在原始朴素贝叶斯的基础上,引入类别关键词的因素,能够进一步提升分类的效果。     

基于贝叶斯多分类器融合的人脸识别算法研究

通过对贝叶斯分类器进行研究,提出一种结合贝叶斯分类规则和FISHER线性判决分析,同时采用人脸的关键局部特征,通过加权相似度求和策略,实现对多个分类器进行融合的一种综合性人脸识别算法。实验表明,该方法在无光照处理下识别效果更为精确。     

朴素贝叶斯分类算法在数据预测中的应用

朴素贝叶斯分类方法是数据库分类知识挖掘领域的一项基本技术,并具有广泛的应用.使用贝叶斯分类算法实现了对经典数据集Iris的分类.实践表明,朴素贝叶斯分类是一种有效的数据挖掘分类算法.     

融合朴素贝叶斯与决策树的用户评论分类算法

为了实现对用户评论的商业研究价值提取,解决互联网产品后续优化和增进服务问题,提出一种融合朴素贝叶斯与决策树的改进算法,处理文本中的噪声,避免零概率和属性值缺失的问题,从而提高分类准确率.该算法首先对用户评论数据作预处理,然后运用概率优化后的朴素贝叶斯处理空缺属性值,最后用决策树从积极和消极角度将数据进行分类.对微信公众...     

基于朴素贝叶斯算法分析鸢尾花数据集分类

朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中较简单并且常见的一种分类方法,已经被广泛地应用于各领域。通过尝试利用朴素贝叶斯算法对鸢尾花数据集进行剖析,介绍了朴素贝叶斯算法的原理和基本过程。基于贝叶斯算法在依据特征独立的假设下,对鸢尾花数据集进行分类计算,准确度达到84.21%,实验结果表明朴素贝叶斯算法具有较好的分类速度和分类效果。     

朴素贝叶斯分类算法在毕业生就业预测方面的研究

朴素贝叶斯分类算法应用于毕业生就业预测分析,关键是建立有效的分类模型.文章提出了一种有效分类模型的发现算法,并研究了该算法实施中的零值属性计数、缺失数据问题及解决方法,能有效解决毕业生就业预测的可靠性问题.     

改进的朴素贝叶斯聚类Web文本分类挖掘技术

通过对Web数据的特点进行详细的分析,在基于传统的贝叶斯聚类算法基础上,采用网页标记形式来有效地弥补朴素贝叶斯算法的不足,并将改进的方法应用在文本分类中,是一种很好的改进思路。最后实验结果也表明,此方法能够有效地对文本进行分类。     

用朴素的方法教文言文

文章是作者思想的外化,是精神活动的产品。文言文是作者站在特定历史、特定阶级立场表达出来的浸染上时代文化色彩的文章。国人有责任也有必要将文言文精美的语言融化到骨子里。用文言的文化营养构建起自己的精神大厦,提高审美能力。文章认为在读上下功夫,将文言不仅当作古代汉语,更当作文学作品来学习,激活课堂内容,定能收到事半功倍的效果。