TF-IDF Algorithm From http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html Chapter 1, 知道了"词频"(TF)和"逆文档频率"(IDF)以后,将这两个值相乘,就得到了一个词的TF-IDF值.某个词对文章的重要性越高,它的TF-IDF值就越大. (1) 出现次数最多的词是----"的"."是"."在"----这一类最常用的词.它们…

what's xxx In machine learning, naive Bayes classifiers are a family of simple probabilistic classifiers based on applying Bayes' theorem with strong (naive) independence assumptions between the features. Naive Bayes is a popular (baseline) method fo…

20 Newsgroups (Original) Author: Jeffrey H 1. Introduction This is only a test report for naive bayes algorithm on email classification, which will help you to further understand Naive Bayes. The goal is to implement a version of the Naive Bayes clas…

Ref: http://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html 1.9.1. Gaussian Naive Bayes 原理可参考:统计学习笔记(4)——朴素贝叶斯法 - 条件概率的应用 估计示范:X={有房=否,婚姻状况=已婚,年收入=120K}, 假设了 “每个条件都是独立的”. P(No) * P(有房=否|No) * P(婚姻状况=已婚|No) * P(年收入=120K|No)  = 0.7 * 4/7 * 4/7 * 0.007…

Naive Bayes Theorm And Application - Theorem Naive Bayes model: 1. Naive Bayes model 2. model: discrete attributes with finit number of values 2. Parameter density estimation 3. Naive Bayes classification algorithm 4. AutoClass clustering alogrithm \…

关于bayes的基础知识,请参考: 基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 (上) http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1315948.html  基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 (下) http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1316044.html 算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类 http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/…

引言 本文基于Spark (1.5.0) ml库提供的pipeline完整地实践一次文本分类.pipeline将串联单词分割(tokenize).单词频数统计(TF),特征向量计算(TF-IDF),朴素贝叶斯(Naive Bayes)模型训练等. 本文将基于"20 NewsGroups" 数据集训练并测试Naive Bayes模型.这二十个新闻组数据集合是收集大约20,000新闻组文档,均匀的分布在20个不同的集合.我将使用'20news-bydate.tar.gz'文件,因为该数据集…

理论 什么是朴素贝叶斯算法? 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器,所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关.举个例子,如果一种水果其具有红,圆,直径大概3英寸等特征,该水果可以被判定为是苹果.尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定,然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的. 朴素贝叶斯分类器很容易建立,特别适合用于大型数据集,众所周知,这是一种胜过许多复杂算法的高效分类方法. 贝叶斯公式提供了计算后验概率P(X|Y)的方式: 其…

在<机器学习---朴素贝叶斯分类器(Machine Learning Naive Bayes Classifier)>一文中,我们介绍了朴素贝叶斯分类器的原理.现在,让我们来实践一下. 在这里,我们使用一份皮马印第安女性的医学数据,用来预测其是否会得糖尿病.文件一共有768个样本,我们先剔除缺失值,然后选出20%的样本作为测试样本. 文件下载地址:https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-d…

生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法. 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…