原文:Atitit 貝葉斯算法的原理以及垃圾郵件分類的原理

Atitit 貝葉斯算法的原理以及垃圾郵件分類的原理 . . 最開始的垃圾郵件判斷方法,使用contain包含判斷,只能一個關鍵詞,而且 概率判斷 . . 元件部件串聯定律 . . 垃圾郵件關鍵詞串聯定律 表格法可視化貝葉斯定律 . . 十一 最終的計算公式 . . 。這時我們還需要一個用於比較的門檻值。Paul Graham的門檻值是 . ,概率大於 . , . .文氏圖,可以很清楚地看到在事件 ...

2016-10-23 02:11 0 1587 推薦指數:

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機器學習之垃圾郵件分類

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
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
機器學習入門-垃圾郵件過濾(原理)

里面的參數原理 最大似然: 即最符合觀測數據的最有優勢,即p(D|h)最大 奧卡姆剃刀:即越常見的越有可能發生,即p(h) 表示的是先驗概率 最大似然: 當我們投擲一枚硬幣,觀測到的是正面,那么我們猜測投擲正面的概率為1,即最大似然值的概率是最大的 奧卡姆剃刀: 如果平面上有N ...

Sat Jan 19 02:23:00 CST 2019 0 797
機器學習實戰1:朴素模型: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實戰中程序代碼的實現(python)及朴素模型原理的總結。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 ...

Tue Jun 21 06:19:00 CST 2016 6 21442
朴素分類算法原理

一個簡單的例子 朴素算法是一個典型的統計學習方法,主要理論基礎就是一個公式,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。公式的右邊是總結歷史,公式的左邊是預知未來,如果把Y看出類別,X看出特征,P(Yk|X)就是在已知特征X ...

Fri May 05 03:21:00 CST 2017 1 12244
 
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