朴素贝叶斯分类器精华

在机器学习中，朴素贝叶斯分类器是一系列以假设特征之间强（朴素）独立下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类器。朴素贝叶斯自20世纪50年代已广泛研究。在20世纪60年代初就以另外一个名称引入到文本信息检索界中，并仍然是文本分类的一种热门（基准）方法，文本分类是以词频为特征判断文件所属类别或其他（如垃圾邮件、合法性、体育或政治等等）的问题。通过适当的预处理，它可以与这个领域更先进的方法（包括支持向量机）相竞争。它在自动医疗诊断中也有应用

Chapter 3 Generative And Discriminative Classifiers: Naive...
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用于数据挖掘的分类算法有哪些，各有何优劣？ - 知乎
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无名小站
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Learn R | kNN Classification of Data mininge
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教你明白啥是朴素贝叶斯分类器
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机器学习算法 - 陈映峤的博客 | Lerko Blog
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朴素贝叶斯文档分类实验 - lijiancheng0614
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统计学习方法读书笔记 | RoboCoder
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机器学习从放弃到精通
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YZH.home|生成模型，判别模型，贝叶斯算法
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朴素贝叶斯 | Happy Hacking
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使用朴素贝叶斯完成文本分类 - 迪迦小怪兽 | Mr. freedom
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S 1.1 机器学习-朴素贝叶斯与单层神经网络关系
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使用scikit-learn进行文本分类
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