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:將文本文件解析成詞條向量。 (3)分析數據:檢查詞條確保解析的正確性。 (4)訓練算法:計算不同的獨立特征 ...
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 執果尋因 問題中的 因 。 貝葉斯定理 貝葉斯理論是以 世紀的一位神學家托馬斯貝葉斯 Thomas Bayes 命名。通常,事 ...
2018-12-15 22:07 2 2038 推薦指數:
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:將文本文件解析成詞條向量。 (3)分析數據:檢查詞條確保解析的正確性。 (4)訓練算法:計算不同的獨立特征 ...
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25個txt文本,文本信息為電子郵件內容,文件夾spam中的25個郵件都是正常郵件;ham中的25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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
貝葉斯的數學基礎和理論就不寫了,很基礎,網上博客也一大堆。這里只寫實現的具體過程 (代碼復制可以直接使用,沒有缺少,里面會有一些測試性的語句) 總的來說實現的過程分成四個步驟 第一部分:一些基礎函數的實現 loadDataSet()函數創建了一些實驗樣本,這個是我們自己寫的,用來對代碼編寫 ...
Atitit 貝葉斯算法的原理以及垃圾郵件分類的原理 1.1. 最開始的垃圾郵件判斷方法,使用contain包含判斷,只能一個關鍵詞,而且100%概率判斷1 1.2. 元件部件串聯定律1 1.3. 垃圾郵件關鍵詞串聯定律 表格法可視化貝葉斯定律1 1.4. 十一、最終的計算公式 ...