检测用户命令序列异常——使用LSTM分类算法【使用朴素贝叶斯，类似垃圾邮件分类的做法也可以，将命令序列看成是垃圾邮件】

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[分类算法] ：朴素贝叶斯 NaiveBayes

1. 原理和理论基础(参考) 2. Spark代码实例: 1)windows 单机 import org.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayes import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} obj…

【分类算法】朴素贝叶斯（Naive Bayes）

0 - 算法给定如下数据集 $$T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\},$$ 假设$X$有$J$维特征,且各维特征是独立分布的,$Y$有$K$种取值.则对于输入$x$,朴素贝叶斯算法的输出为 $$y=arg\max_{c_k}P(Y=c_k)\prod_j P(X^{(j)}=x^{(j)}|Y=c_k),j=1,\cdots,J,k=1,\cdots,K,$$ 其中先验概率$P(Y=c_k)$和条件概率$P(X^{(j)}=x^{(j)}|Y=c…

tf-idf、朴素贝叶斯的短文本分类简述

朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes classifier)是一种相当简单常见但是又相当有效的分类算法,在监督学习领域有着很重要的应用.朴素贝叶斯是建立在“全概率公式”的基础下的,由已知的尽可能多的事件A.B求得的$P(A|B)$来推断未知$P(B|A)$. 优点: 模型训练使用TF-IDF对训练数据做词频及概率统计: 分类使用朴素贝叶斯计算所有类目的概率; 适用于电商的短文本分类,加入部分人工干预,top3准确率可达到95%左右: 分类预测完全可解释,不存在神经网络黑盒,但比较依赖分词效果…

python实现随机森林、逻辑回归和朴素贝叶斯的新闻文本分类

实现本文的文本数据可以在THUCTC下载也可以自己手动爬虫生成, 本文主要参考:https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/82716923 nb表示朴素贝叶斯 rf表示随机森林 lg表示逻辑回归初学者(我)通过本程序的学习可以巩固python基础,学会python文本的处理,和分类器的调用.方便接下来的机器学习的学习. 各个参数直观的含义: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on…

手写朴素贝叶斯（naive_bayes）分类算法

朴素贝叶斯假设各属性间相互独立,直接从已有样本中计算各种概率,以贝叶斯方程推导出预测样本的分类. 为了处理预测时样本的(类别,属性值)对未在训练样本出现,从而导致概率为0的情况,使用拉普拉斯修正(假设属性值与类别均匀分布). 代码及注释如下: 一.离散值 1,朴素贝叶斯算法计算相关参数并返回,预测使用这些参数即可 # 手写拉普拉斯修正的朴素贝叶斯 import numpy as np import pandas as pd def naive_bayes(data): '''data:panda…

机器学习实战之朴素贝叶斯进行文档分类（Python 代码版）

贝叶斯是搞概率论的.学术圈上有个贝叶斯学派.看起来吊吊的.关于贝叶斯是个啥网上有很多资料.想必读者基本都明了.我这里只简单概括下:贝叶斯分类其实就是基于先验概率的基础上的一种分类法,核心公式就是条件概率.举个俗气的例子,通过我们的以往观察,鲤鱼中尾巴是红色的占比达90%,鲫鱼中尾巴是红色的占比只有1%不到,那么新来了一条小鱼,他是鲤鱼还是鲫鱼呢?我看一下他的尾巴,发现是红色,根据过去的先验概率经验,它是鲤鱼的概率比较大,我认为它是鲤鱼. 这当时是个最简单的例子,实践中的问题就复杂了.比如说特征不…

<Machine Learning in Action >之二朴素贝叶斯 C#实现文章分类

def trainNB0(trainMatrix,trainCategory): numTrainDocs = len(trainMatrix) numWords = len(trainMatrix[0]) pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs) p0Num = ones(numWords); p1Num = ones(numWords) #change to ones() p0Denom = 2.0; p1Denom = 2.0 #c…