一、概述 本實驗做的是一個很常見的數據挖掘任務：新聞文本分類。 語料庫來自於搜狗實驗室2008年和2012年的搜狐新聞數據， 下載地址：https://www.sogou.com/labs/resource/cs.php 實驗工作主要包括以下幾步： 1）語料庫的數據預處理； 2）文本建模 ...

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 ...

讀完這篇博文，你能夠收獲什么？ 從數據處理到利用朴素貝葉斯進行分類的整個過程 本文更關注於數據處理階段，朴素貝葉斯模型直接使用sklearn庫中自帶的 先給出整個算法的流程： 采用的是sogou語料庫的部分數據，每個C開頭的文件各代表一類，里面包含着若干篇txt類型 ...

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 ...

1.理解分類與監督學習、聚類與無監督學習。 簡述分類與聚類的聯系與區別。 （1）分類：給數據貼標簽，通過分析已有的數據特征，對數據分成幾類，已知分類結果。然后引入新數據對其歸類。分類可以提高認知效率，較低認知成本。 （2）聚類：不知分類結果，通過數據一定的相似性，把那些相似的數據聚集在一起 ...

一個簡單的例子 朴素貝葉斯算法是一個典型的統計學習方法，主要理論基礎就是一個貝葉斯公式，貝葉斯公式的基本定義如下： 這個公式雖然看上去簡單，但它卻能總結歷史，預知未來。公式的右邊是總結歷史，公式的左邊是預知未來，如果把Y看出類別，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X ...

貝葉斯定理是關於隨機事件A和B的條件概率的一則定理（比如常見的：P(A|B)是在B發生的情況下A發生的可能性）。 朴素的含義是各特征相互獨立，且同等重要。某些 分類算法均以貝葉斯定理為基礎。由此產生了 朴素貝葉斯分類算法。 朴素貝葉斯分類算法的思想基礎是：對於給出 ...

　　朴素貝葉斯（Naive Bayesian）是基於貝葉斯定理和特征條件獨立假設的一種分類算法。朴素貝葉斯想必是很多人在剛學習機器學習時想去第一個學習的算法，因為它朴素呀、簡單呀（我記得當時的想法就是這樣）。它真的那么簡單么？今天我們就來討論一下這個“簡單”的機器學習算法。 貝葉斯定理 ...