Naive Bayes

基于王斌会《多元统计分析及R语言建模》书籍内容，本视频对第六章第四节Bayes判别分析展开详细阐述，并结合实际案例深入讲解，帮助学习者更好地理解和掌握Bayes判别分析方法。

基于潜在语义分析的BBS文档Bayes检测器，刘昌钰，唐常杰，对电子公告栏（BBS）文档进行检测已成为信息安全技术的重要内容之一。结合数据挖掘技术、数理统计技术和自然语言理解技术，

文本自动分类是数据挖掘和机器学习中重要的研究领域。针对难以获取大量带类标签的训练集的问题，提出了基于小规模标注语料的增量式Bayes文本分类算法。该算法分两种情况处理：一是对于新增有类标签的样本，直接重新计算其属于某类别的条件概率；二是对于新增无类标签的样本，利用现有分类器为其指定类标签，然后利用新样本来修正分类器。实验证明，该算法有效且可行，相较于Naive Bayes文本分类算法，精度更高。增量式Bayes分类算法的提出为分类器更新开辟了新的途径。

BayES'Lab（贝叶斯电活性物种标记）是一个MATLAB函数库，专为电化学实验数据的推理分析设计。此库提供了以下功能：1）估计氧化还原活性物种的电化学传输参数；2）从实验电化学数据中推断电活性化合物的身份。每个功能作为独立的子例程提供，可以根据需要单独运行。该库通过结合物理建模和贝叶斯推理，帮助自动识别电活性化合物。具体过程包括：1）创建包含训练数据集的库；2）将库应用于测试数据进行化合物标记。库开发模块使用多个循环方波（CSW）信号进行训练数据集的构建，而化合物识别模块则在测试数据上进行推理。 代码风格：MATLAB 使用该存储库时，请引用以下文献：‘结合使用伏安法和基于物理的建模以及贝叶斯假设检验来估计电解质成分’（已提交，预印本）。