芝麻HTTP：记scikit-learn贝叶斯文本分类的坑

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芝麻HTTP：记scikit-learn贝叶斯文本分类的坑

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…

Mahout朴素贝叶斯文本分类

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…

朴素贝叶斯文本分类-在《红楼梦》作者鉴别的应用上（python实现）

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:…

详解使用EM算法的半监督学习方法应用于朴素贝叶斯文本分类

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…

朴素贝叶斯文本分类(python代码实现)

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…

朴素贝叶斯文本分类实现 python cherry分类器

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…

朴素贝叶斯文本分类java实现

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…