利用100个男女训练集样本，使用贝叶斯分类器判别男女。
1.采用最大似然法和贝叶斯估计的方法获得密度函数，设定不同的先验概率，观察判别结果正确率。
2.分别在男女相关不相关的情况下分析结果正确率。
3.设定不同的风险，采用最小风险的Bayes决策反复上面实验。

基于MATLAB的柑桔果实分类图像朴素贝叶斯分类器NaiveBayesClassifierToClassificationImageOfCitrusFruitsWithMatlabCode

算法与处理方案它旨在在我知道或正在学习的文档和示例项目中创建基本文档和处理问题的方法。
可用标题仿射密码（线性加密）算法选择排序先验算法K-NN算法贝叶斯分类器算法背包算法每日移动平均二元搜寻最长公共子序列标记和扫描算法（垃圾收集方法）准备标题尝试方法-（土耳其文）

adaboost演示demo（基于Matlab，学习算法包括决策树、神经网络、线性回归、在线贝叶斯分类器等），动态GUI显示学习进程、vote进程等

【为什么学习机器学习算法？】人工智能是国家发展的战略，未来发展的必然趋势。
将来很多岗位终将被人工智能所代替，但人工智能人才只会越来越吃香。
中国人工智能人才缺口超过500万，人才供不应求。
要想掌握人工智能，机器学习是基础、是必经之路，也是极其重要的一步。
【课程简介】很多人认为机器学习难学，主要是因为其过于关注各种复杂数学公式的推导，从而忽略了公式的本质。
本课程通过对课件的精心编排，课程内容的不断打磨，重磅推出机器学习8大经典模型算法，对晦涩难懂的数学公式，通过图形展示其特点和本质，快速掌握机器学习模型的核心理论，将重点回归到机器学习算法本身。
本课程选取了机器学习经典的8大模型：线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)、集成学习、聚类以及降维再也不用东拼西凑，一门课程真正掌握机器学习核心技术。
它们是人工智能必经之路，机器学习必学技术，企业面试必备技能。
?《深度学习与神经网络从原理到实践》课程现已上线，这使得人工智能学习路径愈加完备，地址：https://edu.csdn.net/course/detail/29539

自然语言处理自然语言处理代码和正文。
nb_classifier包是朴素贝叶斯分类器的Java实现，适用于对短句进行分类。
NB_notes文件包含理论和实现的粗略概述。

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。