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 ...

本文介紹朴素貝葉斯算法如何對文本進行分類。比如，每個用戶的購物評論就是一篇文本，識別出這篇文本屬於正向評論還是負面評論 就是分類的過程，而類別就是：{正面評論，負面評論}。正面評論為Positive，用標識符'+'表示；負面評論為Negative，用標識符'-'表示。 一，分類 ...

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貝葉斯模型在機器學習以及人工智能中都有出現，cherry分類器使用了朴素貝葉斯模型算法，經過簡單的優化，使用1000個訓練數據就能得到97.5%的准確率。雖然現在主流的框架都帶有朴素貝葉斯模型算法，大多數開發者只需要直接調用api就能使用。但是在實際業務中，面對不同的數據集，必須了解算法的原理 ...

1.前言 　　對大量需要分類的文本數據進行標記是一項繁瑣、耗時的任務，而真實世界中，如互聯網上存在大量的未標注的數據，獲取這些是容易和廉價的。在下面的內容中，我們介紹使用半監督學習和EM算法，充分結合大量未標記的樣本，以期獲得文本分類更高的准確率。本文使用的是多項式朴素貝葉斯作為分類器，通過EM ...

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 ...

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 ...

基於朴素貝葉斯的文本分類算法 摘要：常用的文本分類方法有支持向量機、K-近鄰算法和朴素貝葉斯。其中朴素貝葉斯具有容易實現，運行速度快的特點，被廣泛使用。本文詳細介紹了朴素貝葉斯的基本原理，討論多項式模型（MM），實現了可運行的代碼，並進行了一些數據測試。 關鍵字：朴素貝葉斯；文本分類 ...