一、決策樹 　　定下一個最初的質點，從該點出發、分叉。（由於最初質點有可能落在邊界值上，此時有可能會出現過擬合的問題。 二、SVM 　　 svm是除深度學習在深度學習出現之前最好的分類算法了。它的特征如下： 　　（1）它既可應用於線性（回歸問題）分類，也可應用於非線性分類 ...

目錄 程序簡介 程序/數據集下載 代碼分析 程序簡介 將9類新聞語料切割為訓練集和數據集，對新聞進行分詞、去停用詞、句向量構建后，調用sklearn模塊提供的朴素貝葉斯接口建模，對新聞分類，最終實現的接口為 輸入：新聞字符串 輸出：新聞分類 朴素貝葉 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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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 ...

關於bayes的基礎知識，請參考： 　　基於朴素貝葉斯分類器的文本聚類算法 （上） http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1315948.html 　　基於朴素貝葉斯分類器的文本聚類算法 （下） http ...