chapter02 朴素贝叶斯分类器对新闻文本数据进行类型预测

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chapter02 朴素贝叶斯分类器对新闻文本数据进行类型预测

基本数学假设:各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的.所以在特征关联性较强的分类任务上的性能表现不佳. #coding=utf8 # 从sklearn.datasets里导入新闻数据抓取器fetch_20newsgroups. from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups # 从sklearn.model_selection中导入train_test_split用于数据分割. from sklearn.model_selection i…

机器学习之路： python 朴素贝叶斯分类器 MultinomialNB 预测新闻类别

使用python3 学习朴素贝叶斯分类api 设计到字符串提取特征向量欢迎来到我的git下载源代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn.cross_validation import train_test_split # 导入文本特征向量转化模块 from sklearn.feature_extraction.text…

（数据科学学习手札30）朴素贝叶斯分类器的原理详解&Python与R实现

一.简介要介绍朴素贝叶斯(naive bayes)分类器,就不得不先介绍贝叶斯决策论的相关理论: 贝叶斯决策论(bayesian decision theory)是概率框架下实施决策的基本方法.对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情况下,贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记结果. 二.贝叶斯决策论的基本原理我们以多分类任务为例: 假设有N种可能的类别标记,即y={c1,c2,...,cN},λij是将一个真实类别为cj的样本误分类为ci的损失,基于后验概率P(…

文本分类（TFIDF/朴素贝叶斯分类器/TextRNN/TextCNN/TextRCNN/FastText/HAN）

目录简介 TFIDF 朴素贝叶斯分类器贝叶斯公式贝叶斯决策论的理解极大似然估计朴素贝叶斯分类器 TextRNN TextCNN TextRCNN FastText HAN Highway Networks 简介通常,进行文本分类的主要方法有三种: 基于规则特征匹配的方法(如根据喜欢,讨厌等特殊词来评判情感,但准确率低,通常作为一种辅助判断的方法) 基于传统机器学习的方法(特征工程 + 分类算法) 给予深度学习的方法(词向量 + 神经网络) 自BERT提出以来,各大NLP比赛基本上已经…

用scikit-learn实现朴素贝叶斯分类器转

原文:http://segmentfault.com/a/1190000002472791 朴素贝叶斯(Naive Bayes Classifier)是一种「天真」的算法(假定所有特征发生概率是独立的),同时也是一种简单有效的常用分类算法.关于它的原理,参见朴素贝叶斯分类器的应用.scikit-learn是一个广泛应用的机器学习Python库,它封装了包括朴素贝叶斯在内的若干基础算法.在这篇博客里,我们希望用朴素贝叶斯实现对短文本(新闻标题)的分类.朴素贝叶斯属于有监督分类,需要获取一批已标注的…

python实现随机森林、逻辑回归和朴素贝叶斯的新闻文本分类

实现本文的文本数据可以在THUCTC下载也可以自己手动爬虫生成, 本文主要参考:https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/82716923 nb表示朴素贝叶斯 rf表示随机森林 lg表示逻辑回归初学者(我)通过本程序的学习可以巩固python基础,学会python文本的处理,和分类器的调用.方便接下来的机器学习的学习. 各个参数直观的含义: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on…

机器学习---朴素贝叶斯分类器（Machine Learning Naive Bayes Classifier）

朴素贝叶斯分类器是一组简单快速的分类算法.网上已经有很多文章介绍,比如这篇写得比较好:https://blog.csdn.net/sinat_36246371/article/details/60140664.在这里,我按自己的理解再整理一遍. 在机器学习中,我们有时需要解决分类问题.也就是说,给定一个样本的特征值(feature1,feature2,...feauren),我们想知道该样本属于哪个分类标签(label1,label2,...labeln).即:我们想要知道该样本各个标签的条件概…