RandomForestsandFerns决策树、随机森林、蕨类分类的介绍蕨类分类TLD算法中到的一部分TLD中用到的不是随机森林而是蕨类分类！SEMI-NAIVEBAYES半朴素贝叶斯分类方法具有快速简单的特点

[||]Ruby很棒的机器学习Ruby机器学习链接和资源的精选清单是一个领域-通常嵌套在研究下-具有许多实际应用，这是由于所得算法能够在没有明确的程序员指令的情况下系统地实现特定解决方案。
显然，许多算法需要定义以供查看，或者需要很大的数据才能得出解决方案。
此精选列表包括有关使用编程语言进行库，数据源，教程和演示。
清单上的许多有用资源来自的开发，我们的以及我们自己在各种ML应用程序上的日常工作。
:sparkles:欢迎每一个！通过拉取请求添加链接或创建问题以开始讨论。
在关注我们，请使用#RubyMLhash标签来传播这个词！内容:sparkles:讲解请帮助我们填写此部分！:grinning_face_with_big_eyes:[][][][][][][]机器学习图书馆用纯Ruby或用其他编程语言编写的算法，并带有适当的Ruby绑定。
构架-Weka的JRuby绑定，通过Weka实现的不同ML算法。
-Ruby的人工智能。
通用分类器模块，允许贝叶斯分类和其他类型的分类。
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最近邻分类器1NN分类器Matlab在小样本人脸识别里，最近邻分类器似乎比KNN，贝叶斯分类器还要好。

多种方法实现0-910个手写数字的识别，包括模板匹配法、贝叶斯分类器、神经网络、奖惩算法、势函数法。
方法很全的。

使用贝叶斯分类器实现文本文件的分类判别。
1、可以指定训练集进行文本训练；
2、使用训练好的特征值进行未知文件类型的判别。

利用matlab实现的贝叶斯分类算法，其中包含数据格式转换算法，交叉验证算法和数据集统计算法，是UCI数据集通用的分类算法，准确率达到0.9427.

基于贝叶斯分类的中文垃圾信息分类识别核心核心代码，可直接运行的源程序。
publicvoidloadTrainingDataChinies(FiletrainingDataFile,StringinfoType){//加载中文分词其NLPIR.init("lib");//System.out.println(trainingDataFile.isFile()+"==============");//尝试加载学习数据文件try{//针对学习数据文件构建缓存的字符流，利用其可以采用行的方式读取学习数据BufferedReaderfileReader=newBufferedReader(newFileReader(trainingDataFile));//定义按照行的方式读取学习数据的临时变量Stringdata="";//循环读取学习文件中的数据while((data=fileReader.readLine())!=null){//System.out.println("*****************************");//System.out.println(data+"000000000000000000000");//按照格式分割字符串，将会分割成两部分，第一部分为ham或spam,用于说明本行数据是有效消息还是垃圾消息，第二部分为消息体本身//String[]datas=data.split(":");//对消息体本身进行简单分词（本学习数据均为英文数据，因此可以利用空格进行自然分词，但是直接用空格分割还是有些简单粗暴，因为没有处理标点符号，大家可以对其进行扩展，先用正则表达式处理标点符号后再进行分词，也可以扩展加入中文的分词功能）//首先进行中文分词//System.out.println(datas[1]+"------------------------");//if(datas.length＞1){//System.out.println(datas.length);Stringtemp=NLPIR.paragraphProcess(data,0);//System.out.println(temp);String[]words=temp.split("");

最简单的贝叶斯分类器演示Matlab程序。
入门必备。
　详细请参考本人的博客http://blog.csdn.net/ranchlai/article/details/10375579

基于Mapreduce的朴素贝叶斯分类

代码采用贝叶斯分类器对mnist数据集进行分类，文件中自带mnist数据集，代码采用python编写，分类正确率达97%以上。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。