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使用python3 學習朴素貝葉斯分類api 設計到字符串提取特征向量 歡迎來到我的git下載源代碼: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...

朴素貝葉斯分類器是一個以貝葉斯定理為基礎，廣泛應用於情感分類領域的優美分類器。本文我們嘗試使用該分類器來解決上一篇文章中影評態度分類。 1、貝葉斯定理 假設對於某個數據集，隨機變量C表示樣本為C類的概率，F1表示測試樣本某特征出現的概率，套用基本貝葉斯公式，則如下所示： 上式表示 ...

貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均已貝葉斯定理為基礎，因此統稱為貝葉斯分類。在貝葉斯分類器中，常用朴素貝葉斯，就類似於看見黑人，大多會認為來自非洲。 事件A在事件B（發生）的條件下的概率，與事件B在事件A（發生）的條件下的概率是不一樣的，但他們有確定的關系，貝葉斯定理就是對在這種關系 ...

一 綜述 　　由於邏輯回歸和朴素貝葉斯分類器都采用了極大似然法進行參數估計，所以它們會被經常用來對比。(另一對經常做對比的是邏輯回歸和SVM，因為它們都是通過建立一個超平面來實現分類的)本文主要介紹這兩種分類器的相同點和不同點。 二.兩者的不同點 1.兩者比較明顯的不同之處在於，邏輯回歸 ...

第七章 貝葉斯分類器 7.1 貝葉斯決策論 貝葉斯決策論就是在概率框架下實施決策的基本方法。類比於最小二乘法。對於分類任務，在所有相關概率已知的情況下，貝葉斯決策輪考慮如何基於概率和誤判損失來選擇最優的類別標記。 對於有N種可能的標記類別的預測，是將一個真實標記為cj的樣本誤分類為ci樣本 ...

上一篇博客復習了貝葉斯決策論，以及生成式模型的參數方法。本篇就給出一個具體的例子：朴素貝葉斯分類器應用於文本分類。后面簡單談了一下文本分類的方法。 （五）朴素貝葉斯分類器（Naïve Bayes） 既然說到了朴素貝葉斯，那就從信息檢索的一些概念開始說起好了 ...

原型 class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None) 參數 Parameters: alpha : float, optional ...