朴素貝葉斯算法——實現新聞分類（Sklearn實現）
1、朴素貝葉斯實現新聞分類的步驟 （1）提供文本文件，即數據集下載 （2）准備數據 將數據集划分為訓練集和測試集；使用jieba模塊進行分詞，詞頻統計，停用詞過濾，文本特征提取，將文本數據向量化 停用詞文本stopwords_cn.txt下載 ...
原文：sklearn中的朴素貝葉斯算法
sklearn中的朴素貝葉斯分類器 之前理解朴素貝葉斯中的結尾對sklearn中的朴素貝葉斯進行了簡單的介紹. 此處對sklearn中的則對sklearn中的朴素貝葉斯算法進行比較詳細介紹.不過手下還是對朴素貝葉斯本身進行一些補充. 朴素貝葉斯算法 朴素貝葉斯算法的數學基礎都是圍繞貝葉斯定理展開的,因此這一類算法都被稱為朴素貝葉斯算法. 朴素貝葉斯的分類原理是通過對象的先驗概率,利用貝葉斯公式計算 ...
2017-12-17 13:04 0 2358 推薦指數：
相關推薦
sklearn中的朴素貝葉斯模型及其應用
1.使用朴素貝葉斯模型對iris數據集進行花分類 #高斯分布型 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb ...
朴素貝葉斯算法
朴素貝葉斯算法 👉 naive_bayes.MultinomialNB 朴素貝葉斯算法,主要用於分類. 例如:需要對垃圾郵件進行分類 分類思想 , 如何分類 , 分類的評判標准??? 預測文章的類別概率, 預測某個樣本屬於 N個目標分類的相應概率,找出最大 ...
五、Sklearn朴素貝葉斯分類
參考url: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.05-naive-bayes.html 朴素貝葉斯模型是一組非常簡單快速的分類算法，通常適用於維度非常高的數據集。 因為運行速度快，而且可調參數少，因此非常適合為分類 ...
朴素貝葉斯算法原理及實現
朴素貝葉斯算法簡單高效，在處理分類問題上，是應該首先考慮的方法之一。 1、准備知識 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。 這個定理解決了現實生活里經常遇到的問題：已知某條件概率，如何得到兩個事件交換后的概率，也就是在已知P(A|B)的情況下 ...
朴素貝葉斯算法（Naive Bayes）
1. 前言 說到朴素貝葉斯算法，首先牽扯到的一個概念是判別式和生成式。 判別式：就是直接學習出特征輸出\(Y\)和特征\(X\)之間的關系，如決策函數\(Y=f(X)\),或者從概率論的角度，求出條件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有決策樹、KNN、邏輯回歸、支持向量機、隨機條件場 ...
朴素貝葉斯算法python實現
朴素貝葉斯是一種十分簡單的分類算法，稱其朴素是因為其思想基礎的簡單性，就文本分類而言，他認為詞袋中的兩兩詞之間的關系是相互獨立的，即一個對象的特征向量中的每個維度都是互相獨立的。這是朴素貝葉斯理論的思想基礎。 朴素貝葉斯分類的正式定義： 設x={}為一個待分類項，而每個a為x的一個特征 ...