package com.data.ml.classify; import java.io.File; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import java.util…

Mahout朴素贝叶斯文本分类算法 Mahout贝叶斯分类器按照官方的说法,是按照<Tackling the PoorAssumptions of Naive Bayes Text Classiers>实现的.分为三个模块:训练.测试和分类.该文档首先简要介绍朴素贝叶斯的基本原理,然后介绍MapReduce实现的思路. 一.MapReduce 朴素贝叶斯算法实现 (一)预处理 在训练和分类之前都需要将小文档合并,以及分词处理.大量的小文档会让NameNode占用太多的内存空间存储元数据,另一方…

朴素贝叶斯算法简单.高效.接下来我们来介绍其如何应用在<红楼梦>作者的鉴别上. 第一步,当然是先得有文本数据,我在网上随便下载了一个txt(当时急着交初稿...).分类肯定是要一个回合一个回合的分,所以我们拿到文本数据后,先进行回合划分.然后就是去标点符号.分词,做词频统计. # -*- coding: utf- -*- import re import jieba import string import collections as coll jieba.load_userdict('E:…

朴素贝叶斯(naive bayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多分类问题. 缺点:对入输入数据的准备方式较为敏感. 使用数据类型:标称型数据. 下面从一个简单问题出发,介绍怎么使用朴素贝叶斯解决分类问题. 一天,老师问了个问题,只根据头发和声音怎么判断一位同学的性别. 为了解决这个问题,同学们马上简单的统计了7位同学的相关特征,数据如下: 头发 声音 性别 长 粗 男 短 粗 男 短 粗 男 长 细 女 短 细 女 短 粗 女 长…

贝叶斯模型在机器学习以及人工智能中都有出现,cherry分类器使用了朴素贝叶斯模型算法,经过简单的优化,使用1000个训练数据就能得到97.5%的准确率.虽然现在主流的框架都带有朴素贝叶斯模型算法,大多数开发者只需要直接调用api就能使用.但是在实际业务中,面对不同的数据集,必须了解算法的原理,实现以及懂得对结果进行分析,才能达到高准确率. cherry分类器 关键字过滤 贝叶斯模型 数学推导 贝叶斯模型实现 测试 统计分析 总结 cherry分类器 基础术语: cherry分类器默认支持中英文…

1.前言 对大量需要分类的文本数据进行标记是一项繁琐.耗时的任务,而真实世界中,如互联网上存在大量的未标注的数据,获取这些是容易和廉价的.在下面的内容中,我们介绍使用半监督学习和EM算法,充分结合大量未标记的样本,以期获得文本分类更高的准确率.本文使用的是多项式朴素贝叶斯作为分类器,通过EM算法进行训练,使用有标记数据以及未标记的数据.研究了多类分类准确率与训练集中未标记数据的比例之间的关系.并探索方法来降低EM过程的计算代价来加速训练.结果显示,半监督EM-NB分类器可以在只给2%标记数据情况…

http://www.crocro.cn/post/286.html 利用朴素贝叶斯算法进行分类-Java代码实现  鳄鱼  3个月前 (12-14)  分类:机器学习  阅读(44)  评论(0) Java package cn.crocro.classifier; import java.util.ArrayList; /** * 朴素贝叶斯分类器,只能针对有限个情况的分类下面是实例代码 * * @author 鳄鱼 * */ public class NaiveBayesClassifie…

1. 先引入一个简单的例子 出处:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/12/naive_bayes_classifier.html 一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人.请问他患上感冒的…

Naïve Bayes(朴素贝叶斯)分类算法的实现 (1) 简介: (2)   算法描述: (3) <?php /* *Naive Bayes朴素贝叶斯算法(分类算法的实现) */ /* *把.txt中的内容读到数组中保存 *$filename:文件名称 */ //-------------------------------------------------------------------- function getFileContent($filename) { $array = ar…

基本步骤: 1.训练素材分类: 我是参考官方的目录结构: 每个目录中放对应的文本,一个txt文件一篇对应的文章:就像下面这样 需要注意的是所有素材比例请保持在相同的比例(根据训练结果酌情调整.不可比例过于悬殊.容易造成过拟合(通俗点就是大部分文章都给你分到素材最多的那个类别去了)) 废话不多说直接上代码吧(测试代码的丑得一逼:将就着看看吧) 需要一个小工具: pip install chinese-tokenizer 这是训练器: import re import jieba import js…