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朴素贝叶斯 naive bayes 法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多分类问题。 缺点:对入输入数据的准备方式较为敏感。 使用数据类型:标称型数据。 下面从一个简单问题出发,介绍怎么使用朴素贝叶斯解决分类问题。一天,老师问了个问题,只根据头发和声音怎么判断一位同学的性别。为了解决这个问题,同学们马上简单的统计了 位同学的相关特征,数据如下 ...
2018-03-19 21:41 0 6147 推荐指数:
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贝叶斯模型在机器学习以及人工智能中都有出现,cherry分类器使用了朴素贝叶斯模型算法,经过简单的优化,使用1000个训练数据就能得到97.5%的准确率。虽然现在主流的框架都带有朴素贝叶斯模型算法,大多数开发者只需要直接调用api就能使用。但是在实际业务中,面对不同的数据集,必须了解算法的原理 ...
朴素贝叶斯算法简单、高效。接下来我们来介绍其如何应用在《红楼梦》作者的鉴别上。 第一步,当然是先得有文本数据,我在网上随便下载了一个txt(当时急着交初稿。。。)。分类肯定是要一个回合一个回合的分,所以我们拿到文本数据后,先进行回合划分。然后就是去标点符号、分词,做词频统计 ...
本文介绍朴素贝叶斯算法如何对文本进行分类。比如,每个用户的购物评论就是一篇文本,识别出这篇文本属于正向评论还是负面评论 就是分类的过程,而类别就是:{正面评论,负面评论}。正面评论为Positive,用标识符'+'表示;负面评论为Negative,用标识符'-'表示。 一,分类 ...
关于这个话题,博客园已经有多个版本了 基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法(上) 也谈贝叶斯分类(C#)版本 PyMining-开源中文文本数据挖掘平台 Ver 0.1发布 …… 这几个版本中,最具有实用性的应该是Pymining版,Pymining可以生成模型,便于复用 ...
实现本文的文本数据可以在THUCTC下载也可以自己手动爬虫生成, 本文主要参考:https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/82716923 nb表示朴素贝叶斯 rf表示随机森林 lg表示逻辑回归 初学者(我)通过本程序的学习可以巩固 ...
1.前言 对大量需要分类的文本数据进行标记是一项繁琐、耗时的任务,而真实世界中,如互联网上存在大量的未标注的数据,获取这些是容易和廉价的。在下面的内容中,我们介绍使用半监督学习和EM算法,充分结合大量未标记的样本,以期获得文本分类更高的准确率。本文使用的是多项式朴素贝叶斯作为分类器,通过EM ...