朴素貝葉斯最著名的一個應用:電子郵件垃圾過濾。 准備數據:切分文本 采用正則表達式和split()函數進行,和Java語言的字符串分割基本類似,略去不講 第一個函數傳入一個字符串,將其轉化成字符串列表,並且去掉少於兩個字符的字符串,並將所有字符串轉換為小寫 第二個 ...
待處理的數據為放在兩個文件夾中的各 個txt文本,文本信息為電子郵件內容,文件夾spam中的 個郵件都是正常郵件 ham中的 個郵件是垃圾郵件 利用朴素貝葉斯算法,訓練分類器,采取交叉驗證的方式,結果證明,分類器能夠很好的識別垃圾郵件 代碼主要參考 機器學習實戰 ,但是有的代碼已經不能用了,而且有的有問題,做了一點修改。希望對看到文章的童鞋有點參考。朴素貝葉斯的思想不再過度敘述,參考互聯網 整個 ...
2016-11-02 20:42 0 1770 推薦指數:
朴素貝葉斯最著名的一個應用:電子郵件垃圾過濾。 准備數據:切分文本 采用正則表達式和split()函數進行,和Java語言的字符串分割基本類似,略去不講 第一個函數傳入一個字符串,將其轉化成字符串列表,並且去掉少於兩個字符的字符串,並將所有字符串轉換為小寫 第二個 ...
朴素貝葉斯應用: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 ...
1. 前言 《朴素貝葉斯算法(Naive Bayes)》,介紹了朴素貝葉斯原理。本文介紹的是朴素貝葉斯的基礎實現,用來垃圾郵件分類。 2. 朴素貝葉斯基礎實現 朴素貝葉斯 (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 ...
一、算法介紹https://www.cnblogs.com/love528/p/10125089.html 二、實現過程 實驗步驟 (1)收集數據:提供文本文件。 (2)准備數據:將文本文件解 ...
一、算法介紹 朴素貝葉斯法,簡稱NB算法,是貝葉斯決策理論的一部分,是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法: 首先理解兩個概念: · 先驗概率是指根據以往經驗和分析得到的概率,它往往作為“由因求果”問題中的“因”出現; · 后驗概率是指在得到“結果”的信息后重新修正的概率,是“執果尋 ...
朴素貝葉斯(Naive Bayes): 根據貝葉斯定理和朴素假設提出的朴素貝葉斯模型。 貝葉斯定理: 朴素假設(特征條件獨立性假設): 代入可知朴素貝葉斯模型計算公式: 因為朴素貝葉斯是用來分類任務,因此: 化簡可知: 朴素貝葉斯 ...
目錄 朴素貝葉斯(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 朴素貝葉斯(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 ...
貝葉斯公式描寫敘述的是一組條件概率之間相互轉化的關系。 在機器學習中。貝葉斯公式能夠應用在分類問題上。 這篇文章是基於自己的學習所整理。並利用一個垃圾郵件分類的樣例來加深對於理論的理解。 這里我們來解釋一下朴素這個詞的含義: 1)各個特征是相互獨立的,各個特征 ...