该系列来自于我<人工智能>课程回顾总结,以及实验的一部分进行了总结学习机 垃圾分类是有监督的学习分类最经典的案例,本文首先回顾了概率论的基本知识.则以及朴素贝叶斯模型的思想.最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现 1.概率 1.1 条件概率 定义:事件B发生的情况下,事件A发生的概率记作条件概率P(A|B)P(A|B) P(A|B)=P(A∧B)P(B) P(A|B)=\frac{P(A\land B)}{P(B)} 条件概率也叫后验概率.无条件概率也叫先验概率(在没有不

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘. 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望抛砖引玉. (一)WEKA在Ubuntu下的配置 下载解压 下载和解压weka .下载: 创建目录:sudo mkdir /usr/weka. 解压weka到该目录:unzip weka-3-6-10.zip -d /us

文本挖掘(Text Mining,从文字中获取信息)是一个比较宽泛的概念,这一技术在如今每天都有海量文本数据生成的时代越来越受到关注.目前,在机器学习模型的帮助下,包括情绪分析,文件分类,话题分类,文本总结,机器翻译等在内的诸多文本挖掘应用都已经实现了自动化. 在这些应用中,垃圾邮件过滤算是初学者实践文件分类的一个很不错的开始,例如 Gmail 账户里的“垃圾邮箱”就是一个垃圾邮件过滤的现实应用.下面我们将基于一份公开的邮件数据集 Ling-spam,编写一个垃圾邮件的过滤器.Ling-spam

在这一章,我们将建立一个垃圾邮件过滤分类模型.我们将使用一个包含垃圾邮件和非垃圾邮件的原始电子邮件数据集,并使用它来训练我们的ML模型.我们将开始遵循上一章讨论的开发ML模型的步骤.这将帮助我们理解工作流程. 在本章中,我们将讨论以下主题: l  定义问题 l  准备数据 l  数据分析 l  构建数据的特征 l  逻辑回归与朴素贝叶斯的Email垃圾邮件过滤 l  验证分类模型 定义问题 让我们从定义本章要解决的问题开始.我们可能已经对垃圾邮件很熟悉了;垃圾邮件过滤是众电子邮件服务的基本功能.

摘要:这里用的是词袋模型,即一个词在文档中出现不止一次,每个单词可以出现多次. 1.准备数据:切分文本 前一节过滤网站恶意留言中词向量是给定的,下面介绍如何从文本文档中构建自己的词列表 先举例说明,在python提示符下输入: >>> mySent='This book is the best book on python or M.L. I have ever laid eyes upon.' >>> mySent.split() ['This', 'book', '

#定义函数,打开每一个文件,找到空行,将空行后的文本返回为一个字符串向量,该向量只有一个元素,就是空行之后的所有文本拼接之后的字符串 #很多邮件都包含了非ASCII字符,因此设为latin1就可以读取非ASCII字符 #readLines,读取每一行作为一个元素 #异常捕获是自己加的,书上没有,不加会出错,因为有些邮件没有空行 get.msg <- function(path){con <- file(path, open = "rt",encoding='latin1')

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

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

Atitti 文本分类  以及 垃圾邮件 判断原理 以及贝叶斯算法的应用解决方案 1.1. 七.什么是贝叶斯过滤器?1 1.2. 八.建立历史资料库2 1.3. 十.联合概率的计算3 1.4. 十一.最终的计算公式3 1.5. .这时我们还需要一个用于比较的门槛值.Paul Graham的门槛值是0.9,概率大于0.9,4 1.1. 七.什么是贝叶斯过滤器? 垃圾邮件是一种令人头痛的顽症,困扰着所有的互联网用户. 正确识别垃圾邮件的技术难度非常大.传统的垃圾邮件过滤方法,主要有"关键词法&quo

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率,然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类. 之所以称之为"朴素",是因为贝叶斯分类只做最原始.最简单的假设: 1,所有的特征之间是统计独立的; 2,所有的特征地位相同.那么假设某样本x有a1,...,aM个属性 那么有:P(x)=P(a1,...,aM

题记:          近来关于数据挖掘学习过程中,学习到朴素贝叶斯运算ROC曲线.也是本节实验课题,roc曲线的计算原理以及如果统计TP.FP.TN.FN.TPR.FPR.ROC面积等等.往往运用ROC面积评估模型准确率,一般认为越接近0.5,模型准确率越低,最好状态接近1,完全正确的模型面积为1.下面进行展开介绍: ROC曲线的面积计算原理 一.朴素贝叶斯法的工作过程框架图 二.利用weka工具,找到训练的预处理数据 1.利用朴素贝叶斯算法对weather.nominal.arff文件进行

[ML学习笔记] 朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian) 贝叶斯公式 \[P(A\mid B) = \frac{P(B\mid A)P(A)}{P(B)}\] 我们把P(A)称为"先验概率"(Prior probability),即在B事件发生之前,对A事件概率的一个判断.P(A|B)称为"后验概率"(Posterior probability),即在B事件发生之后,对A事件概率的重新评估.P(B|A)/P(B)称为"可能性函数"(Lik

https://blog.csdn.net/li8zi8fa/article/details/76176597 朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法.朴素贝叶斯原理简单,也很容易实现,多用于文本分类,比如垃圾邮件过滤.该算法虽然简单,但是由于笔者不常用,总是看过即忘,这是写这篇博文的初衷.当然,更大的动力来在于跟大家交流,有论述不妥的地方欢迎指正. 1.算法思想——基于概率的预测 逻辑回归通过拟合曲线(或者学习超平面)实现分类,决策树通过寻找最佳划分特征进而学习

amavisd-new amavisd-new呼叫器是一个连接MTA和内容检测工具(诸如病毒扫描工具和SpamAssassin)的高性能接口程序,使用perl语言写成.它一般通过SMTP.ESMTP或者LMTP和MTA进行通讯,可以将位于队列的邮件取出来,调用ClamAV对邮件进行病毒扫描,调用SpamAssassin对邮件内容进行过滤. ClamAV 是一个unix系统平台上的开源反病毒工具,它是特地为在邮件网关上进行邮件扫描而设计的.整套软件提供了许多的实用工具,包括一个可伸缩和可升级的多线

概率论是非常多机器学习算法基础,朴素贝叶斯分类器之所以称为朴素,是由于整个形式化过程中仅仅做最原始.简单的如果. (这个如果:问题中有非常多特征,我们简单如果一个个特征是独立的.该如果称做条件独立性,事实上往往实际问题中不是全然独立的,这时须要用到第二种方法叫做贝叶斯网络),后面利用朴素贝叶斯方法,我们应用在垃圾邮件过滤问题其中去. 贝叶斯决策理论的分类方法: 长处:数据较少仍然有效,能够处理多类别问题. 缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感,我理解就是開始要准备每一个已经分类好的样本集 数据类

Day15,开始学习朴素贝叶斯,先了解一下贝爷,以示敬意. 托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes),英国神学家.数学家.数理统计学家和哲学家,1702年出生于英国伦敦,做过神甫:1742年成为英国皇家学会会员:1763年4月7日逝世.贝叶斯曾是对概率论与统计的早期发展有重大影响的两位(贝叶斯和布莱斯·帕斯卡Blaise Pascal)人物之一. 贝叶斯在数学方面主要研究概率论.他首先将归纳推理法用于概率论基础理论,并创立了贝叶斯统计理论,对于统计决策函数.统计推断.统计的估算等做出了贡献.

amavisd-new amavisd-new呼叫器是一个连接MTA和内容检测工具(诸如病毒扫描工具和SpamAssassin)的高性能接口程序,使用perl语言写成.它一般通过SMTP.ESMTP或者LMTP和MTA进行通讯,可以将位于队列的邮件取出来,调用ClamAV对邮件进行病毒扫描,调用SpamAssassin对邮件内容进行过滤. 官方网站: http://www.ijs.si/software/amavisd/ ClamAV 是一个unix系统平台上的开源反病毒工具,它是特地为在邮件网

朴素贝叶斯   Day15,开始学习朴素贝叶斯,先了解一下贝爷,以示敬意. 托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes),英国神学家.数学家.数理统计学家和哲学家,1702年出生于英国伦敦,做过神甫:1742年成为英国皇家学会会员:1763年4月7日逝世.贝叶斯曾是对概率论与统计的早期发展有重大影响的两位(贝叶斯和布莱斯·帕斯卡Blaise Pascal)人物之一. 贝叶斯在数学方面主要研究概率论.他首先将归纳推理法用于概率论基础理论,并创立了贝叶斯统计理论,对于统计决策函数.统计推断.统计的估

2019年08月31日更新 看了一篇发在NM上的文章才又明白了贝叶斯方法的重要性和普适性,结合目前最火的DL,会有意想不到的结果. 目前一些最直觉性的理解: 概率的核心就是可能性空间一定,三体世界不会有概率 贝叶斯的基础就是条件概率,条件概率的核心就是可能性空间的缩小,获取了新的信息就是个可能性空间缩小的过程 贝叶斯定理的核心就是,先验*似然=后验,有张图可以完美可视化这个定理 只要我们能得到可靠的先验或似然,任意一个,我们就能得到更可靠的后验概率 最近又在刷一个Coursera的课程:Baye

朴素贝叶斯 朴素贝叶斯方法是一组基于贝叶斯定理的监督学习算法,其"朴素"假设是:给定类别变量的每一对特征之间条件独立.贝叶斯定理描述了如下关系: 给定类别变量\(y\)以及属性值向量\(x_1\)至\(x_n\): \(P(y \mid x_1, \dots, x_n) = \frac{P(y) P(x_1, \dots x_n \mid y)} {P(x_1, \dots, x_n)}\) 依据朴素条件独立假设可得: \(P(x_i \mid y, x_1, \dots, x_{i-