nBayes：扩展Classifier4J实现N路贝叶斯分类器

资源摘要信息:"nBayes:n路贝叶斯分类器，作为Classifier4J的扩展而构建" 知识点: 1. 贝叶斯分类器: nBayes分类器是基于贝叶斯定理来实现的。贝叶斯定理是一个描述在已知某些条件下，某事件的概率的数学公式。在机器学习中，贝叶斯分类器是一种统计分类器，其使用贝叶斯定理来预测数据集中的样本类别。 2. 贝叶斯定理: 贝叶斯定理是一种描述随机事件A和B的条件概率和边缘概率的数学公式。其表达式为P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B)，其中P(A|B)是在事件B发生的条件下事件A发生的概率。 3. n路贝叶斯分类器: n路贝叶斯分类器是贝叶斯分类器的一种特殊形式，它从样本空间Y的N个子空间集中确定分区或子空间，最大相对概率是包含给定的词项属性集。分类器返回一个子空间的分区标识，这是包含给定属性的单词项的最佳概率匹配。 4. Classifier4J: Classifier4J是一个开源的Java库，用于处理文本分类问题。它包含了几种不同的算法，如朴素贝叶斯和TF-IDF。nBayes分类器是作为Classifier4J的扩展而构建的。 5. Eclipse视图插件: Eclipse视图插件是一种可以在Eclipse IDE中使用的插件，它可以提供额外的功能，如视图，编辑器，透视图等。nBayes分类器是在Eclipse视图插件中实现的。 6. 子空间分区: 子空间分区是一种将数据集分割成多个子集的方法，以便更好地进行数据分析和建模。在nBayes分类器中，它用于确定包含给定的词项属性集的最可能的子空间。 7. 文档和许可: nBayes分类器的文档包括BayesPartitionClassifier和PersistantWordsDataSource两个部分。它使用EPL许可证，这是一种开源许可证。 8. Java: nBayes分类器和Classifier4J都是使用Java语言编写的。Java是一种广泛使用的高级编程语言，它具有跨平台，面向对象，安全性高等特点。