Spark MLlib中的朴素贝叶斯分类器与交叉验证技术

这个代码实现了TEAK（测试基本假设知识）算法，并在nb树（叶节点作为朴素贝叶斯分类器的树）上进行测试。代码采用Python编写，并附带了相关解释。

朴素贝叶斯分类器基于一个关键假设：给定类别标签 y，属性之间是条件独立的。这意味着，在确定样本属于某个类别的情况下，其各个属性的值不受其他属性的影响。 用数学语言表达，条件独立假设可以写作： P(X = (x1, x2, ..., xn) | y) = P(x1 | y) * P(x2 | y) * ... * P(xn | y) 其中，X = (x1, x2, ..., xn) 代表样本的属性向量，每个 xi 代表一个属性的值。

Matlab 写的贝叶斯分类器，结构清晰，分类准确率也挺高，适合用来做入门测试或者小型实验。你只要把样本特征和标签整理好，直接扔进去跑就行，省事又高效。 Matlab 的贝叶斯算法实现起来其实挺直接，用到的就是朴素贝叶斯思想——每个特征独立，概率乘起来搞定分类。别看原理简单，效果还真不赖，尤其在样本不大的时候。 代码部分也不复杂，像是fitcnb这种内置函数直接拿来用就行，想改也方便。需要注意的是，数据预别偷懒，归一化、缺失值这些问题好了，分类器表现才能稳定。 另外，如果你对贝叶斯的数学基础不太熟，可以看看这篇贝叶斯公式与朴素贝叶斯文章，讲得比较清楚，思路也比较顺。 想再进阶一点？有现成的Ma

matlab 的贝叶斯分类器资源，挺适合入门机器学习的小伙伴。了fitcnb函数的用法，还配了预测和评估的代码片段，结构清晰，重点突出。讲得比较接地气，代码也不绕，跑起来还蛮快的。适合拿来试试文本分类、垃圾邮件过滤这些经典任务，或者练练数据预和模型调参的手感。

这是用Matlab实现的贝叶斯分类器代码。欢迎下载。

介绍了如何使用贝叶斯分类器进行文章类别判断，使用了斯密斯平滑方法，并提供了MATLAB源码。运行BayesClassifier即可完成分类，考虑到数据量较大，运行时间约为1分钟。

Java 的贝叶斯网络分类器工具包，叫jBNC，挺适合搞机器学习实验或者数据挖掘训练的朋友用。功能不复杂，但实用。你要是做文本分类、图像识别之类的任务，它能帮你把数据训得挺不错，响应也快，代码也不臃肿。 jBNC用 Java 写的，逻辑比较清晰，适合二次开发。你直接拿来跑个Naive Bayes或Tree Augmented Naive Bayes实验都没问题。训练、测试、调用都封装好了，不折腾。 以前我拿它做过一份医疗数据的分类实验，还不错，调参也简单。想扩展功能？你可以加你自己的评分函数或结构学习策略，接口挺友好。 要是你还在找贝叶斯算法资料，可以看看这几篇文章，蛮有的： 学习贝叶斯

贝叶斯分类算法是一种高效的数据挖掘工具，在matlab环境中以bayesleastrisk命令实现。它基于贝叶斯理论，能够有效地处理分类问题。

宝贝，含泪分享，上述代码主要包括了线性分类器设计，贝叶斯分类器设计，动态聚类。还有最优化的代码，包括拟牛顿法，共轭梯度法，黄金分割等等， share with you!