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使用python3 学习朴素贝叶斯分类api 设计到字符串提取特征向量 欢迎来到我的git下载源代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...

朴素贝叶斯分类器是一个以贝叶斯定理为基础，广泛应用于情感分类领域的优美分类器。本文我们尝试使用该分类器来解决上一篇文章中影评态度分类。 1、贝叶斯定理 假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概率，F1表示测试样本某特征出现的概率，套用基本贝叶斯公式，则如下所示： 上式表示 ...

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均已贝叶斯定理为基础，因此统称为贝叶斯分类。在贝叶斯分类器中，常用朴素贝叶斯，就类似于看见黑人，大多会认为来自非洲。 事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A（发生）的条件下的概率是不一样的，但他们有确定的关系，贝叶斯定理就是对在这种关系 ...

一 综述 　　由于逻辑回归和朴素贝叶斯分类器都采用了极大似然法进行参数估计，所以它们会被经常用来对比。(另一对经常做对比的是逻辑回归和SVM，因为它们都是通过建立一个超平面来实现分类的)本文主要介绍这两种分类器的相同点和不同点。 二.两者的不同点 1.两者比较明显的不同之处在于，逻辑回归 ...

第七章 贝叶斯分类器 7.1 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论就是在概率框架下实施决策的基本方法。类比于最小二乘法。对于分类任务，在所有相关概率已知的情况下，贝叶斯决策轮考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记。 对于有N种可能的标记类别的预测，是将一个真实标记为cj的样本误分类为ci样本 ...

上一篇博客复习了贝叶斯决策论，以及生成式模型的参数方法。本篇就给出一个具体的例子：朴素贝叶斯分类器应用于文本分类。后面简单谈了一下文本分类的方法。 （五）朴素贝叶斯分类器（Naïve Bayes） 既然说到了朴素贝叶斯，那就从信息检索的一些概念开始说起好了 ...

原型 class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None) 参数 Parameters: alpha : float, optional ...