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 hao article details 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python基础，学会python文本的处理，和分类器的调用。方便接下来的机器学习的学习。 各个参数直观的含义： 运行结果： 其他参数请自行修改 ...
2018-12-03 16:47 0 2084 推荐指数：
一、决策树 定下一个最初的质点，从该点出发、分叉。（由于最初质点有可能落在边界值上，此时有可能会出现过拟合的问题。 二、SVM svm是除深度学习在深度学习出现之前最好的分类算法了。它的特征如下： （1）它既可应用于线性（回归问题）分类，也可应用于非线性分类 ...
目录 程序简介 程序/数据集下载 代码分析 程序简介 将9类新闻语料切割为训练集和数据集，对新闻进行分词、去停用词、句向量构建后，调用sklearn模块提供的朴素贝叶斯接口建模，对新闻分类，最终实现的接口为 输入：新闻字符串 输出：新闻分类 朴素贝叶 ...
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 ...
基于朴素贝叶斯的文本分类算法 摘要：常用的文本分类方法有支持向量机、K-近邻算法和朴素贝叶斯。其中朴素贝叶斯具有容易实现，运行速度快的特点，被广泛使用。本文详细介绍了朴素贝叶斯的基本原理，讨论多项式模型（MM），实现了可运行的代码，并进行了一些数据测试。 关键字：朴素贝叶斯；文本分类 ...
1、朴素贝叶斯实现新闻分类的步骤 （1）提供文本文件，即数据集下载 （2）准备数据 将数据集划分为训练集和测试集；使用jieba模块进行分词，词频统计，停用词过滤，文本特征提取，将文本数据向量化 停用词文本stopwords_cn.txt下载 ...
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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 ...
关于bayes的基础知识，请参考： 基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 （上） http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1315948.html 基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 （下） http ...
