在这个项目中，我们实现了朴素贝叶斯文档分类器并将其应用于20篇新闻数据以进行精度检验，代码名为NaiveBayes_Document_Classifier

matlab精度检验代码NaiveBayes_Document_Classifier 在此项目中，朴素贝叶斯文档分类器实现并应用于20个新闻组数据集，以预测给定文档将哪个新闻组发布到最大似然估计（MLE），最大后验概率（MAP）并构建朴素贝叶斯分类器并进行测试数据分为20个新闻组。 错误分类由混淆矩阵识别。 朴素贝叶斯分类器： 朴素贝叶斯分类器是一个简单的概率分类器，基于贝叶斯定理和特征之间的强（朴素）独立性假设而应用。 它执行文本分类，即以单词频度为特征来判断文档是否属于一个类别（例如垃圾邮件或合法，体育或政治等）的问题。 抽象而言，朴素贝叶斯是一个条件概率模型，给定要分类的问题实例，用代表某些n个特征（因变量）的向量表示，它为k个可能结果或类中的每一个分配实例概率。 该算法的主要缺点是，影响深远的独立性假设通常不准确，并且无法对正确的类概率产生良好的估计。 只要正确的类别比任何其他类别更有可能，朴素贝叶斯分类器将做出正确的MAP决策规则分类。 不管概率估计是轻微的还是什至完全不准确，这都是事实。 以这种方式，整体分类器可以足够健壮，从而可以忽略其潜在的朴素概率模型中的严重缺陷。 代