机器学习之贝叶斯垃圾邮件分类
代码来源于：https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html ，本人只是简介学习 1、 贝叶斯.py View Code 2、word_utils.py View Code ...
原文：机器学习之贝叶斯实现（垃圾邮件过滤和广告区域倾向）
贝叶斯的数学基础和理论就不写了，很基础，网上博客也一大堆。这里只写实现的具体过程 代码复制可以直接使用，没有缺少，里面会有一些测试性的语句 总的来说实现的过程分成四个步骤 第一部分：一些基础函数的实现 loadDataSet 函数创建了一些实验样本，这个是我们自己写的，用来对代码编写后进行简单的测试，其中postingList是样本，classVec是样本的标签 是侮辱性留言， 是非侮辱性留言 c ...
2017-10-14 20:42 0 2007 推荐指数：
相关推荐
机器学习入门-贝叶斯垃圾邮件过滤(原理)
贝叶斯里面的参数原理 最大似然： 即最符合观测数据的最有优势，即p(D|h)最大 奥卡姆剃刀：即越常见的越有可能发生，即p(h) 表示的是先验概率 最大似然： 当我们投掷一枚硬币，观测到的是正面，那么我们猜测投掷正面的概率为1，即最大似然值的概率是最大的 奥卡姆剃刀： 如果平面上有N ...
Python之机器学习-朴素贝叶斯(垃圾邮件分类)
目录 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 模块导入 文本预处理 遍历邮件 训练模型 测试模型 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 邮箱训练集可以加我微信 ...
机器学习实战-朴素贝叶斯垃圾邮件分类
朴素贝叶斯 概念 对朴素贝叶斯的概念存在疑惑的，可以依此理解条件概率，全概率公式和贝叶斯公式。 附链接帮助理解： 链接1https://blog.csdn.net/Hearthougan/article/details/75174210 链接2https ...
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 ...
秒懂机器学习---朴素贝叶斯进行垃圾邮件分类实战
秒懂机器学习---朴素贝叶斯进行垃圾邮件分类实战 一、总结 一句话总结： 没必要一次学很多个算法，不然，其实真的一个也不懂，要一个一个搞懂了再往下学 如何讲解这个问题：实例+人话：朴素贝叶斯（ P(结果|关键词1,关键词2...) = P(关键词1,关键词2...|结果)*P(结果)/P ...
机器学习之垃圾邮件分类（朴素贝叶斯）
1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 运行结果如下： 2.邮件预处理 邮件分句 名子分词 去掉过短的单词 词性还原 连接成字符串 传统方法来实现 ...
使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
朴素贝叶斯最著名的一个应用：电子邮件垃圾过滤。 准备数据：切分文本 采用正则表达式和split（）函数进行，和Java语言的字符串分割基本类似，略去不讲 第一个函数传入一个字符串，将其转化成字符串列表，并且去掉少于两个字符的字符串，并将所有字符串转换为小写 第二个 ...