============================================================================================ <机器学习实战>系列博客是博主阅读<机器学习实战>这本书的笔记,包括对当中算法的理解和算法的Python代码实现 另外博主这里有机器学习实战这本书的全部算法源码和算法所用到的源文件,有须要的留言 ====================================================

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:

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

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(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

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

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

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

python爬虫---详解爬虫分类,HTTP和HTTPS的区别,证书加密,反爬机制和反反爬策略,requests模块的使用,常见的问题 一丶爬虫概述       通过编写程序'模拟浏览器'上网,然后通过程序获得互联网中爬取数据的过程 二丶爬虫分类 通用爬虫: # 爬取一整张页面源码数据.搜索引擎(抓取系统,内部封装的一套爬虫程序). 重点使用的是该种形式的爬虫 聚焦爬虫: # 抓取的是页面中指定的局部数据 增量式爬虫: # 监测网站的数据更新情况. 抓取的是网站最新更新的数据 三丶爬虫安全性 风

环境配置需要安装的包pip install pandas pip install jieba pip install sklearn 一.数据获取利用python抓取美团的数据集,获取非空的数据,抓取的字段包括店名.评论.评论的打分 二.数据预处理 导入sklearn的包 系统默认的包 1.数据洗涤将爬取的数据进行数据洗涤,去除符号以及标点等,将结果按id和对应的评论重新组合在一起形成一条数据一个评分 2.读取数据并做好标签 3.读取内容建立训练的字段apply中的是分词函数,将每个句子化成词向

一.概率基础 概率定义:概率定义为一件事情发生的可能性,例如,随机抛硬币,正面朝上的概率. 联合概率:包含多个条件,且所有条件同时成立的概率,记作:

写在前面 这是HIT2019人工智能实验三,由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现贝叶斯网络的概率推导(Probabilistic Inference) 具体实验指导书见github 这里首先给出代码 知识部分 关于贝叶斯网络的学习,我参考的是这篇博客 贝叶斯网络(belief network) 这篇博客讲述的虽然全面,但细节部分,尤其是贝叶斯网络概率推导的具体实现部分,一笔带过.然而本次实验的要求就是实现贝叶斯网络的概率推导,因此我在学习完这篇博客的基础上,又把

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

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明.因其具有丰富和强大的库,它常被称为胶水语言,能够把用其它语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起. Python编程语言荣获2018“年度编程语言”称号!它是当今大学最常教授的第一语言,在统计领域排名第一,在人工智能编程领域排名第一,在脚本编写方面排名第一,在系统测试方面排名第一.除此之外,Python还在Web编程和科学计算方面处于领先地位(只是命名一些其他领域).

1.算数运算符 算数运算符的分类: +, –,  *,  **(幂运算),   /,  //(整除),  %(取余/取模) 算数运算符的优先级:  ()>  ** > *, /, % >  +, - 2.赋值运算符 赋值运算符主要有:+=, –=, *=,  /=,  //=, %=, **= 首要要理解赋值运算符的概念 >>> a = 1 >>> a += 1>>> a2>>> b = 1>>>

背景&目标: 1.sport.tar 是体育类的文章,一共同拥有10个类别.    用这些原始材料构造一个体育类的文本分类器,并測试对照bayes和cbayes的效果:    记录分类器的构造过程和測试结果. 2.user-sport.tar 是用户浏览的文章,每一个目录相应一个用户.    利用上题构造的文本分类器,计算每一个用户浏览各类文章的占比.    记录计算过程和结果. 实验环境: Hadoop-1.2.1 Mahout0.6 Pig0.12.1 Ubuntu12 Jdk1.7 原理&a

python把一个功能的模块归类,简单来说,模块是一个由Python代码组成的文件.模块可以定义函数,类和变量. 模块还可以包括可运行的代码. 1,python模块的作用 提高代码的方便维护 使用模块还可以避免函数名和变量名冲突,每个模块独立的命名空间 2,模块的分类 1,内置模块 help('modules') 2, 第三方模块 pip install 3,自定义模块 文章来自 http://www.96net.com.cn/

这是前一段时间在做的事情,有些python库需要python3.5以上,所以mac请先升级 brew安装以下就好,然后Preference(comm+',')->Project: Text-Classification-m...->Project Interpreter->setting button->add,添加python的虚拟环境(usr/local/bin/python3.7),然后就去安装那些包 然后去github找一份代码学习下,在此之前请先连接这个技术需要什么,我找

一.实参与形参 1.形参:定义函数,在括号内声明的变量名,用来接受外界传来的值 def fn(形参们):                pass def fn(a,b,c):# 形参就是考虑实参的值,随着函数的调用才会产生,并随着函数调用结束而销毁 # a,b c必须从外界获取值,才有意义 print(a) print(b) print(c) # 外部提前产生了变量,内部可以使用(x,y,z) print(x) print(y) print(z) # x,y,z 是实际存在的值 x=10 y=2

本文由 伯乐在线 - 淘小米 翻译,Daetalus 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:freepythontips.wordpress.com.欢迎加入翻译小组. Hi 朋友们.由于我最近都比较忙,所以已经很长一段时间没有写博客了.在这篇文章中我将和大家分享一些真正有用的技巧和窍门,这些技巧和窍门你们之前可能并不知道.所以不浪费时间了,让我们直接来看看这些内容吧: 枚举 之前我们这样操作: 1 2 3 4 i = 0 for item in iterable:     print i, it

python3 学习使用随机森林分类器 梯度提升决策树分类 的api,并将他们和单一决策树预测结果做出对比 附上我的git,欢迎大家来参考我其他分类器的代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction import DictVectoriz