原文:機器學習實戰1:朴素貝葉斯模型:文本分類+垃圾郵件分類

學習了那么多機器學習模型,一切都是為了實踐,動手自己寫寫這些模型的實現對自己很有幫助的,堅持,共勉。本文主要致力於總結貝葉斯實戰中程序代碼的實現 python 及朴素貝葉斯模型原理的總結。python的numpy包簡化了很多計算,另外本人推薦使用pandas做數據統計。 一 引言 讓你猜測一個身高 . 的人的職業,你一般會猜測他是籃球運動員。這個原理就是朴素貝葉斯原理,因為籃球運動員大多身高很高 ...

2016-06-20 22:19 6 21442 推薦指數:

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秒懂機器學習---朴素進行垃圾郵件分類實戰

秒懂機器學習---朴素進行垃圾郵件分類實戰 一、總結 一句話總結: 沒必要一次學很多個算法,不然,其實真的一個也不懂,要一個一個搞懂了再往下學 如何講解這個問題:實例+人話:朴素( P(結果|關鍵詞1,關鍵詞2...) = P(關鍵詞1,關鍵詞2...|結果)*P(結果)/P ...

Thu Jun 06 12:34:00 CST 2019 0 484
機器學習基礎——帶你實戰朴素模型文本分類

本文始發於個人公眾號:TechFlow 上一篇文章當中我們介紹了朴素模型的基本原理。 朴素的核心本質是假設樣本當中的變量服從某個分布,從而利用條件概率計算出樣本屬於某個類別的概率。一般來說一個樣本往往會含有許多特征,這些特征之間很有可能是有相關性的。為了簡化模型朴素 ...

Wed Jan 22 16:38:00 CST 2020 0 232
機器學習垃圾郵件分類

代碼來源於:https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html ,本人只是簡介學習 1、 .py View Code 2、word_utils.py View Code ...

Tue Jun 18 23:27:00 CST 2019 0 444
Python之機器學習-朴素(垃圾郵件分類)

目錄 朴素(垃圾郵件分類) 郵箱訓練集下載地址 模塊導入 文本預處理 遍歷郵件 訓練模型 測試模型 朴素(垃圾郵件分類) 郵箱訓練集下載地址 郵箱訓練集可以加我微信 ...

Tue May 07 23:57:00 CST 2019 0 1877
機器學習垃圾郵件分類朴素

1. 讀郵件數據集文件,提取郵件本身與標簽。 列表 numpy數組 運行結果如下: 2.郵件預處理 郵件分句 名子分詞 去掉過短的單詞 詞性還原 連接成字符串 傳統方法來實現 ...

Mon May 18 01:37:00 CST 2020 0 629
朴素應用:垃圾郵件分類

朴素應用:垃圾郵件分類 1. 數據准備:收集數據與讀取 2. 數據預處理:處理數據 3. 訓練集與測試集:將先驗數據按一定比例進行拆分。 4. 提取數據特征,將文本解析為詞向量 。 5. 訓練模型:建立模型,用訓練數據訓練模型。即根據訓練樣本集,計算詞項出現的概率P(xi|y ...

Thu Dec 06 18:27:00 CST 2018 0 695
朴素-垃圾郵件分類實現

1. 前言 《朴素算法(Naive Bayes)》,介紹了朴素原理。本文介紹的是朴素的基礎實現,用來垃圾郵件分類。 2. 朴素斯基礎實現 朴素 (naive Bayes) 法是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類的方法。對於給定的訓練數據集,首先基於特征條件獨立 ...

Mon Jan 28 00:31:00 CST 2019 1 4548
 
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