机器学习实战1：朴素贝叶斯模型:文本分类+垃圾邮件分类
学习了那么多机器学习模型，一切都是为了实践，动手自己写写这些模型的实现对自己很有帮助的，坚持，共勉。本文主要致力于总结贝叶斯实战中程序代码的实现（python）及朴素贝叶斯模型原理的总结。python的numpy包简化了很多计算，另外本人推荐使用pandas做数据统计。 一 引言 ...
原文：机器学习实战0：评论爬虫+贝叶斯模型标注恶意评论+分布式形式
一 引言 本程序是一个完整的机器学习过程，先编写基于python的爬虫脚本，爬取目标论坛网站的评论到本地存储，然后使用贝叶斯分类模型对评论进行分类，预测新 的评论是否为垃圾评论。如果遇到大数据量的问题，可以把贝叶斯算法写成mapreduce模式，map负责把数据集划分成键值对格式，类序号为key，属 性向量为value，reduce进行汇总每类的先验概率和条件概率，主server汇总所有类的统计 ...
2016-07-05 21:47 0 2008 推荐指数：
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