朴素贝叶斯分类器模型(Naive Bayles) Model basic introduction: 朴素贝叶斯分类器是通过数学家贝叶斯的贝叶斯理论构造的,下面先简单介绍贝叶斯的几个公式: 先验概率: P(X) or P(Y) 条件概率: P(X|Y)=P(XY)\P(Y)  => P(XY)=P(X|Y)*P(Y)   ① 后验概率: P(Y|X)=P(YX)\P(X)  结合①式可以推导=> P(Y|X)=P(X|Y)*P(Y)\P(X) 朴素贝叶斯分类器:它可以计算数据的每一个维度 被分…

1.朴素贝叶斯实现新闻分类的步骤 (1)提供文本文件,即数据集下载 (2)准备数据 将数据集划分为训练集和测试集:使用jieba模块进行分词,词频统计,停用词过滤,文本特征提取,将文本数据向量化 停用词文本stopwords_cn.txt下载 jieba模块学习:https://github.com/fxsjy/jieba :    https://www.oschina.net/p/jieba (3)分析数据:使用matplotlib模块分析 (4)训练算法:使用sklearn.naive_b…

目录 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 模块导入 文本预处理 遍历邮件 训练模型 测试模型 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 邮箱训练集可以加我微信:nickchen121 模块导入 import re import os from jieba import cut from itertools import chain from collections import Counter import numpy as np from sklearn.naive_baye…

已知10月份10-22日网球场地,会员打球情况通过朴素贝叶斯算法,预测23,24号是否适合打网球.结果,日期,天气 温度 风速结果(0否,1是)天气(0晴天,1阴天,2下雨)温度(0热,1舒适,2冷)风速(0没风,1微风,2大风)训练数据vi p1.txt1,20181010,0 1 00,20181011,2 2 21,20181012,0 0 01,20181013,0 0 11,20181014,0 1 11,20181014,0 1 11,20181015,0 1 00,20181016…

朴素贝叶斯算法仍然是流行的挖掘算法之一,该算法是有监督的学习算法,解决的是分类问题,如客户是否流失.是否值得投资.信用等级评定等多分类问题.该算法的优点在于简单易懂.学习效率高.在某些领域的分类问题中能够与决策树.神经网络相媲美.但由于该算法以自变量之间的独立(条件特征独立)性和连续变量的正态性假设为前提,就会导致算法精度在某种程度上受影响 朴素贝叶斯的实现流程1.理解先验概率和后验概率的区别?    a.先验概率:是指根据以往经验和分析得到的概率.简单来说,就是经验之谈,打趣来说——不听老人言…

朴素贝叶斯与逻辑回归的区别: 朴素贝叶斯 逻辑回归 生成模型(Generative model) 判别模型(Discriminative model) 对特征x和目标y的联合分布P(x,y)建模,使用极大后验概率估计法估计出最有可能的P(y|x) 直接对后验概率P(y|x)建模,使用极大似然估计法使其最大化 不需要优化参数,先用极大似然估计法估计出先验概率P(y)和条件概率P(x|y),然后计算出极大后验概率P(y|x) 需要优化参数,先用极大似然估计法得出损失函数,再用梯度下降法等优化参数 假…

1.K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 (KNN,K-NearestNeighbor) 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. 1.2 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧式距离. 简单理解这个算法: 这个算法是用来给特征值分类的,是属于有监督学习的领域,根据不断计算特征值和有目标值的特征值的距离来判断某个样本是否属于某个目标值. 可以理解为根据你的邻居来判断你属于哪个类别. 1.3 API sklea…

这里再重复一下标题为什么是"使用"而不是"实现": 首先,专业人士提供的算法比我们自己写的算法无论是效率还是正确率上都要高. 其次,对于数学不好的人来说,为了实现算法而去研究一堆公式是很痛苦的事情. 再次,除非他人提供的算法满足不了自己的需求,否则没必要"重复造轮子". 下面言归正传,不了解贝叶斯算法的可以去查一下相关资料,这里只是简单介绍一下: 1.贝叶斯公式: P(A|B)=P(AB)/P(B) 2.贝叶斯推断: P(A|B)=P(A)×P(…

分类算法:对目标值进行分类的算法    1.sklearn转换器(特征工程)和预估器(机器学习)    2.KNN算法(根据邻居确定类别 + 欧氏距离 + k的确定),时间复杂度高,适合小数据    3.模型选择与调优    4.朴素贝叶斯算法(假定特征互独立 + 贝叶斯公式(概率计算) + 拉普拉斯平滑系数),假定独立,对缺失数据不敏感,用于文本分类    5.决策树(找到最高效的决策顺序--信息增益(关键特征=信息熵-条件熵) + 可以可视化)    6.随机森林(bootstarp(又放回…

这篇文章做了什么 朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法,用途十分广泛,如垃圾邮件处理等.而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题,用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘.本文借助朴素贝叶斯算法,针对文本正负面进行判别,并且利用C#进行编程实现. 不先介绍点基础? 朴素贝叶斯,真的很朴素 朴素贝叶斯分类算法,是一种有监督学习算法,通过对训练集的学习,基于先验概率与贝叶斯公式,计算出…