1文本分類過程 例如文檔:Good good study Day day up可以用一個文本特征向量來表示,x=(Good, good, study, Day, day , up)。在文本分類中,假設我們有一個文檔d∈X,類別c又稱為標簽。我們把一堆打了標簽的文檔集合<d,c> ...
原創轉載請注明出處:https: www.cnblogs.com agilestyle p .html 過程划分 基於分詞的數據准備,包括分詞 單詞權重計算 去掉停用詞 應用朴素貝葉斯分類進行分類,首先通過訓練集得到朴素貝葉斯分類器,然后將分類器應用於測試集,並與實際結果做對比,最終得到測試集的分類准確率。 導入文檔 參考https: github.com cystanford text clas ...
2020-05-05 21:30 0 732 推薦指數:
1文本分類過程 例如文檔:Good good study Day day up可以用一個文本特征向量來表示,x=(Good, good, study, Day, day , up)。在文本分類中,假設我們有一個文檔d∈X,類別c又稱為標簽。我們把一堆打了標簽的文檔集合<d,c> ...
以上三個分類器均是二維可視化的。 ...
網上有很多對朴素貝葉斯算法的說明的文章,在對算法實現前,參考了一下幾篇文章: NLP系列(2)_用朴素貝葉斯進行文本分類(上) NLP系列(3)_用朴素貝葉斯進行文本分類(下) 帶你搞懂朴素貝葉斯分類算法 其中“帶你搞懂朴素貝葉斯算法”在我看來比較容易理解,上面兩篇比較詳細,更深 ...
2020-04-11 ...
朴素貝葉斯 朴素貝葉斯方法是一組基於貝葉斯定理的監督學習算法,其“朴素”假設是:給定類別變量的每一對特征之間條件獨立。貝葉斯定理描述了如下關系: 給定類別變量\(y\)以及屬性值向量\(x_1\)至\(x_n\): \(P(y \mid x_1, \dots, x_n) = \frac{P(y ...
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 ...
朴素貝葉斯是一個很不錯的分類器,在使用朴素貝葉斯分類器划分郵件有關於朴素貝葉斯的簡單介紹。 若一個樣本有n個特征,分別用x1,x2,...,xn表示,將其划分到類yk的可能性P(yk|x1,x2,...,xn)為: P(yk|x1,x2,...,xn)=P(yk)∏ni=1P(xi|yk ...
【機器學習實驗】使用朴素貝葉斯進行文本的分類 時間: 2015-05-03 23:41:39 閱讀:2251 評論:0 收藏:0 [點我收藏+] 標簽:機器學習實驗 引言 朴素貝葉斯由貝葉斯定理延伸 ...