寫在前面的話: 我現在大四,畢業設計是做一個基於大數據的用戶畫像研究分析。所以開始學習數據挖掘的相關技術。這是我學習的一個新技術領域,學習難度比我以往學過的所有技術都難。雖然現在在一家公司實習,但是工作還是挺忙的,經常要加班,無論工作多忙,還是決定要寫一個專欄,這個專欄就寫一些數據挖掘算法 ...
題記: 近來關於數據挖掘學習過程中,學習到朴素貝葉斯運算ROC曲線。也是本節實驗課題,roc曲線的計算原理以及如果統計TP FP TN FN TPR FPR ROC面積等等。往往運用ROC面積評估模型准確率,一般認為越接近 . ,模型准確率越低,最好狀態接近 ,完全正確的模型面積為 .下面進行展開介紹: ROC曲線的面積計算原理 一 朴素貝葉斯法的工作過程框架圖 二 利用weka工具,找到訓練的預 ...
2014-10-30 21:41 1 4198 推薦指數:
寫在前面的話: 我現在大四,畢業設計是做一個基於大數據的用戶畫像研究分析。所以開始學習數據挖掘的相關技術。這是我學習的一個新技術領域,學習難度比我以往學過的所有技術都難。雖然現在在一家公司實習,但是工作還是挺忙的,經常要加班,無論工作多忙,還是決定要寫一個專欄,這個專欄就寫一些數據挖掘算法 ...
貝葉斯分類是一類分類算法的總稱,這類算法均以貝葉斯定理為基礎,故統稱為貝葉斯分類 對於分類問題,其實誰都不會陌生,每個人生活中無時不刻的在進行着分類。例如,走在大馬路上看到女孩子,你會下意識的將她分為漂亮和不漂亮(漂亮當然就多看幾眼啦)。在比如,在路上遇到一只狗,你會根據這只狗的毛發臟不臟 ...
隔了很久沒有寫數據挖掘系列的文章了,今天介紹一下朴素貝葉斯分類算法,講一下基本原理,再以文本分類實踐。 一個簡單的例子 朴素貝葉斯算法是一個典型的統計學習方法,主要理論基礎就是一個貝葉斯公式,貝葉斯公式的基本定義如下: 這個公式雖然看上去簡單,但它卻能總結歷史,預知未來。公式 ...
數據挖掘入門系列教程(七)之朴素貝葉斯進行文本分類 貝葉斯分類算法是一類分類算法的總和,均以貝葉斯定理為基礎,故稱之為貝葉斯分類。而朴素貝葉斯分類算法就是其中最簡單的分類算法。 朴素貝葉斯分類算法 朴素貝葉斯分類算法很簡單很簡單,就一個公式如下所示: \[P(B|A) = \frac ...
1、准備: (1)先驗概率:根據以往經驗和分析得到的概率,也就是通常的概率,在全概率公式中表現是“由因求果”的果 (2)后驗概率:指在得到“結果”的信息后重新修正的概率,通常為條件概率(但條件概率不全是后驗概率),在貝葉斯公式中表現為“執果求因”的因 例如:加工一批零件,甲加工60%,乙加工 ...
朴素貝葉斯算法 👉 naive_bayes.MultinomialNB 朴素貝葉斯算法,主要用於分類. 例如:需要對垃圾郵件進行分類 分類思想 , 如何分類 , 分類的評判標准??? 預測文章的類別概率, 預測某個樣本屬於 N個目標分類的相應概率,找出最大 ...
一、概述 本實驗做的是一個很常見的數據挖掘任務:新聞文本分類。 語料庫來自於搜狗實驗室2008年和2012年的搜狐新聞數據, 下載地址:https://www.sogou.com/labs/resource/cs.php 實驗工作主要包括以下幾步: 1)語料庫的數據預處理; 2)文本建模 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=15508 繪制ROC曲線通過Logistic回歸進行分類 加載樣本數據。 通過使用與versicolor和virginica物種相對應的度量來定義二元分類問題。 定義二進制響應變量。 擬合邏輯回歸模型。 計算ROC ...