原文:朴素貝葉斯和情感分類

朴素貝葉斯和情感分類 分類問題在人類和機器智能中廣泛應用:郵件分類 作業打分等。這篇博客介紹了朴素貝葉斯方法及其在文本分類方面的應用。其中文本分類的例子采用情感分析,就是從文本中進行情感抽取,並判斷作者對特定事物的態度是積極還是消極,例如影評和書評的分析。情感分析中最簡單的任務是二分類任務,文字可以為我們提供很多提示信息。比如下面的句子: ...zany characters and richly ...

2019-04-19 11:30 0 1067 推薦指數:

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朴素分類

先上問題吧,我們統計了14天的氣象數據(指標包括outlook,temperature,humidity,windy),並已知這些天氣是否打球(play)。如果給出新一天的氣象指標數據:sunny,c ...

Thu Jul 12 01:20:00 CST 2012 5 19654
朴素分類算法

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 ...

Mon Nov 19 05:07:00 CST 2018 0 726
五、Sklearn朴素分類

參考url: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.05-naive-bayes.html 朴素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 ...

Fri Mar 20 01:18:00 CST 2020 0 3792
朴素的學習與分類

概念簡介: 朴素斯基於貝葉斯定理,它假設輸入隨機變量的特征值是條件獨立的,故稱之為“朴素”。簡單介紹貝葉斯定理: 乍看起來似乎是要求一個概率,還要先得到額外三個概率,有用么?其實這個簡單的公式非常貼切人類推理的邏輯,即通過可以觀測的數據,推測不可觀測的數據。舉個例子,也許你在辦 ...

Sun Sep 23 01:52:00 CST 2012 1 2919
朴素分類算法原理

一個簡單的例子 朴素算法是一個典型的統計學習方法,主要理論基礎就是一個公式,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 ...

Fri May 05 03:21:00 CST 2017 1 12244
朴素分類算法

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 朴素分類算法。 朴素分類算法的思想基礎是:對於給出 ...

Tue Oct 22 21:54:00 CST 2019 0 579
分類算法 - 朴素

  朴素(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 ...

Wed Nov 08 00:06:00 CST 2017 0 1305
Java實現基於朴素情感詞分析

朴素(Naive Bayesian)是一種基於貝葉斯定理和特征條件獨立假設的分類方法,它是基於概率論的一種有監督學習方法,被廣泛應用於自然語言處理,並在機器學習領域中占據了非常重要的地位。在之前做過的一個項目中,就用到了朴素貝葉斯分類器,將它應用於情感詞的分析處理,並取得了不錯的效果,本文 ...

Mon Apr 19 17:22:00 CST 2021 0 385
 
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