基于ml的spark中文文本分类(朴素贝叶斯) 中文分词的流程和语料库的获取可以参考 https://www.cnblogs.com/DismalSnail/p/11801742.html 这里展示一下spark新的机器学习包ml的使用,分词工具为HanLP(详见 https ...
基于mllib的spark中文文本分类 朴素贝叶斯 本文参考博客 https: blog.csdn.net github article details 使用spark中ml包进行中文文本分类参见 https: www.cnblogs.com DismalSnail p .html 首先介绍一下文本分类的大致流程 预处理 中文分词 构建词向量空间 训练模型 用训练好的模型进行预测 通过预测结果对模 ...
2019-11-05 21:25 0 597 推荐指数:
基于ml的spark中文文本分类(朴素贝叶斯) 中文分词的流程和语料库的获取可以参考 https://www.cnblogs.com/DismalSnail/p/11801742.html 这里展示一下spark新的机器学习包ml的使用,分词工具为HanLP(详见 https ...
1 应用场景 使用朴素贝叶斯对未知类型的小说(文本文档)进行类型分类。训练集有三种类型的小说,分别是玄幻、科幻和都市。在本文中,准备的数据从某小说网站下载.txt文件,采用GB2312编码。每种类型有三部小说。测试数据用同样的方法得到的,链接为http://www.55x.cn/html ...
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 ...
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 ...
微信公众号:码农充电站pro 个人主页:https://codeshellme.github.io 上篇介绍了朴素贝叶斯的原理,本篇来介绍如何用朴素贝叶斯解决实际问题。 朴素贝叶斯最擅长的领域是文本分析,包括: 文本分类 情感分析 垃圾邮件处理 ...
微信公众号:码农充电站pro 个人主页:https://codeshellme.github.io 上篇介绍了朴素贝叶斯的原理,本篇来介绍如何用朴素贝叶斯解决实际问题。 朴素贝叶斯最擅长的领域是文本分析,包括: 文本分类 情感分析 垃圾邮件处理 要对文本进行分类 ...
数据挖掘入门系列教程(七)之朴素贝叶斯进行文本分类 贝叶斯分类算法是一类分类算法的总和,均以贝叶斯定理为基础,故称之为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类算法就是其中最简单的分类算法。 朴素贝叶斯分类算法 朴素贝叶斯分类算法很简单很简单,就一个公式如下所示: \[P(B|A) = \frac ...
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 ...