1文本分类过程 例如文档:Good good study Day day up可以用一个文本特征向量来表示,x=(Good, good, study, Day, day , up)。在文本分类中,假设我们有一个文档d∈X,类别c又称为标签。我们把一堆打了标签的文档集合<d,c> ...
原创转载请注明出处:https: www.cnblogs.com agilestyle p .html 过程划分 基于分词的数据准备,包括分词 单词权重计算 去掉停用词 应用朴素贝叶斯分类进行分类,首先通过训练集得到朴素贝叶斯分类器,然后将分类器应用于测试集,并与实际结果做对比,最终得到测试集的分类准确率。 导入文档 参考https: github.com cystanford text clas ...
2020-05-05 21:30 0 732 推荐指数:
1文本分类过程 例如文档:Good good study Day day up可以用一个文本特征向量来表示,x=(Good, good, study, Day, day , up)。在文本分类中,假设我们有一个文档d∈X,类别c又称为标签。我们把一堆打了标签的文档集合<d,c> ...
以上三个分类器均是二维可视化的。 ...
网上有很多对朴素贝叶斯算法的说明的文章,在对算法实现前,参考了一下几篇文章: NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上) NLP系列(3)_用朴素贝叶斯进行文本分类(下) 带你搞懂朴素贝叶斯分类算法 其中“带你搞懂朴素贝叶斯算法”在我看来比较容易理解,上面两篇比较详细,更深 ...
2020-04-11 ...
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯方法是一组基于贝叶斯定理的监督学习算法,其“朴素”假设是:给定类别变量的每一对特征之间条件独立。贝叶斯定理描述了如下关系: 给定类别变量\(y\)以及属性值向量\(x_1\)至\(x_n\): \(P(y \mid x_1, \dots, x_n) = \frac{P(y ...
先上问题吧,我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook,temperature,humidity,windy),并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,c ...
朴素贝叶斯是一个很不错的分类器,在使用朴素贝叶斯分类器划分邮件有关于朴素贝叶斯的简单介绍。 若一个样本有n个特征,分别用x1,x2,...,xn表示,将其划分到类yk的可能性P(yk|x1,x2,...,xn)为: P(yk|x1,x2,...,xn)=P(yk)∏ni=1P(xi|yk ...
【机器学习实验】使用朴素贝叶斯进行文本的分类 时间: 2015-05-03 23:41:39 阅读:2251 评论:0 收藏:0 [点我收藏+] 标签:机器学习实验 引言 朴素贝叶斯由贝叶斯定理延伸 ...