Naïve Bayes算法

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。

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。

对于初学者而言，这段MATLAB代码确实简单易懂，但未提供任何注释。

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，

分类器的入门代码，还是得看这些经典的 MATLAB 实现。最小错误率 Bayes 分类器的设计，适合刚接触模式识别的朋友，逻辑清晰，公式推导也贴得比较全。窗函数法估计高斯分布和近邻法这俩方法挺直观，调起来也简单，适合做点小实验试试效果。 Fisher 线性变换的部分，嗯，做特征降维还蛮实用的，是你数据维度比较高的时候，用它来压压维，效率还不错。的最近邻优先的知识聚类算法，比较适合做无监督学习的初步尝试，代码虽然老点，但逻辑挺清楚。 想细看细节的话，这几个链接可以顺着看下去： 高斯和近邻均值分类器评估其分类错误率的 MATLAB 开发，里面的代码可直接复用。 快速近邻法分类程序的 Ma

政治学课程的贝叶斯教材，用 R 写的代码，也比较清楚，适合刚上手的朋友。教材是神户大学柳井由纪老师整理的，虽然是日文授课，但内容系统，从基础概念到实际操作都有覆盖。你要是对政治数据感兴趣，或者想用 R 搞点实战项目，这份教材还挺值得一看。注意哦，PDF 直接在 GitHub 打开会乱码，建议按下[Raw]按钮下载本地看才正常。

通过使用MATLAB开发的corr_rtest函数来进行两个相关系数的比较，返回相关系数的p值和Z分数。这个函数的灵感源自R语言中的r.test()函数。

VE2AXY是一个MATLAB开发的工具，用于将图形的顶点和边转换为邻接矩阵和XY点。输入包括一个Nx2（或Nx3）矩阵V，其中包含顶点的x、y（和可能的z）坐标，以及一个Px2矩阵E，其中包含边的连接列表。输出结果是一个NxN的邻接矩阵A，其中A(I,J)为非零表示点I与点J之间存在一条边，以及一个Nx2（或Nx3）矩阵xy，其包含与V相同的坐标信息。例如，可以通过以下方式调用：n = 10； V = 10rand(n,2); E = ceil(nrand(3*n,2)); [A,xy] = ve2axy(V,E);

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

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。