朴素貝葉斯文本分類(python代碼實現)
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方法。 優點：在數據較少的情況下仍然有效，可以處理多分類問題。 缺點：對入輸入數據的准備方式較為敏感。 使用數據類型：標稱型數據。 下面從一個簡單問題出發，介紹怎么使用朴素貝葉斯解決分類問題。 一天 ...
原文：朴素貝葉斯文本分類-在《紅樓夢》作者鑒別的應用上（python實現）
朴素貝葉斯算法簡單 高效。接下來我們來介紹其如何應用在 紅樓夢 作者的鑒別上。 第一步，當然是先得有文本數據，我在網上隨便下載了一個txt 當時急着交初稿。。。 。分類肯定是要一個回合一個回合的分，所以我們拿到文本數據后，先進行回合划分。然后就是去標點符號 分詞，做詞頻統計。 文本分類我個人感覺最重要的是選取特征向量，我查閱了相關文獻，決定選取五十多個文言虛詞和二十多個在 個回合中均出現過的詞匯 ...
2017-06-05 17:04 1 2560 推薦指數：
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python實現隨機森林、邏輯回歸和朴素貝葉斯的新聞文本分類
實現本文的文本數據可以在THUCTC下載也可以自己手動爬蟲生成， 本文主要參考：https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/82716923 nb表示朴素貝葉斯 rf表示隨機森林 lg表示邏輯回歸 初學者（我）通過本程序的學習可以鞏固 ...
貝葉斯文本分類c#版
關於這個話題，博客園已經有多個版本了 基於朴素貝葉斯分類器的文本分類算法（上） 也談貝葉斯分類（C#）版本 PyMining-開源中文文本數據挖掘平台 Ver 0.1發布 …… 這幾個版本中，最具有實用性的應該是Pymining版，Pymining可以生成模型，便於復用 ...