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

目录 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 模块导入 文本预处理 遍历邮件 训练模型 测试模型 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 邮箱训练集可以加我微信:nickchen121 模块导入 import re import os from jieba import cut from itertools import chain from collections import Counter import numpy as np from sklearn.naive_baye

使用朴素贝叶斯解决一些现实生活中 的问题时,需要先从文本内容得到字符串列表,然后生成词向量. 准备数据:切分文本 测试算法:使用朴素贝叶斯进行交叉验证 文件解析及完整的垃圾邮件测试函数 def createVocabList(dataSet): vocabSet = set([]) #create empty set for document in dataSet: vocabSet = vocabSet | set(document) #union of the two sets return

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', '

这篇文章做了什么 朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法,用途十分广泛,如垃圾邮件处理等.而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题,用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘.本文借助朴素贝叶斯算法,针对文本正负面进行判别,并且利用C#进行编程实现. 不先介绍点基础? 朴素贝叶斯,真的很朴素 朴素贝叶斯分类算法,是一种有监督学习算法,通过对训练集的学习,基于先验概率与贝叶斯公式,计算出

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

朴素贝叶斯 算法优缺点 优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题 缺点:对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型:标称型数据 算法思想: 朴素贝叶斯比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件,那么我们知道的是这个邮件中的词的分布,那么我们还要知道:垃圾邮件中某些词的出现是多少,就可以利用贝叶斯定理得到.朴素贝叶斯分类器中的一个假设是:每个特征同等重要 函数 loadDataSet() 创建数据集,这里的数据集是已经拆分好的单词组成的句子,表示的是某论坛的用户评论,标签1表示这个是骂人的 cr

(一)朴素贝叶斯多项式事件模型 在上篇笔记中,那个最基本的NB模型被称为多元伯努利事件模型(Multivariate Bernoulli Event Model,以下简称 NB-MBEM).该模型有多种扩展,一种是在上一篇笔记中已经提到的每个分量的多值化,即将p(xi|y)由伯努利分布扩展到多项式分布:还有一种在上一篇笔记中也已经提到,即将连续变量值离散化.本文将要介绍一种与多元伯努利事件模型有较大区别的NB模型,即多项式事件模型(Multinomial Event Model,一下简称NB-M

(一)生成学习算法 在线性回归和Logistic回归这种类型的学习算法中我们探讨的模型都是p(y|x;θ),即给定x的情况探讨y的条件概率分布.如二分类问题,不管是感知器算法还是逻辑回归算法,都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开,对于新的样例,只要判断在直线的哪一侧即可:这种直接对问题求解的方法可以称为判别学习方法.   而生成学习算法则是对两个类别分别进行建模,用新的样例去匹配两个模板,匹配度较高的作为新样例的类别,比如分辨大象(y=1)和狗(y=0),首先,观察大象,然后建立一

C#编程实现 这篇文章做了什么 朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法,用途十分广泛,如垃圾邮件处理等.而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题,用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘.本文借助朴素贝叶斯算法,针对文本正负面进行判别,并且利用C#进行编程实现. 不先介绍点基础? 朴素贝叶斯,真的很朴素 朴素贝叶斯分类算法,是一种有监督学习算法,通过对训练集的学习,基于先验概率与贝叶

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].

作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年2月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50646528 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50646667 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言:朴素贝叶斯的局限性 我们在之前文章<NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上)>探讨过,朴素贝叶斯的局限性来源于其条件独

作者:龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50597149 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50616559 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来.因此,学习贝

作者: 寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年2月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50629613 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.引言 前两篇博文介绍了朴素贝叶斯这个名字读着"萌蠢"但实际上简单直接高效的方法,我们也介绍了一下贝叶斯方法的一些细节.按照老规矩

作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年2月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50629110 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629587 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 上一篇文章我们主要从理论上梳理了朴素贝叶斯方法进行文本分类的基本思路.这篇文章我们主要从实践上探讨一些应用过程中的tricks,并进一步分

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52469064 独立性质的利用 条件参数化和条件独立性假设被结合在一起,目的是对高维概率分布产生非常紧凑的表示. 随机变量的独立性 [PGM:概率论基础知识:独立性性质的利用] 条件参数化方法 Note: P(I), P(S | i0), P(S | i1)都是二项式分布,都只需要一个参数. 皮皮blog 朴素贝叶斯模型naive Bayes 朴素贝叶斯模型的学生示例 {这个示例很好的阐述了什么是朴素

第十三次作业——回归模型与房价预测 1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 3. 多元线性回归模型,建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏,并图形化显示检查结果. 4.  一元多项式回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 代码: #导入boston房价数据集 from sklearn.datasets import load_boston import pandas as pd boston =

Naive Bayes-朴素贝叶斯 Bayes' theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中,Bayes' theorem(贝叶斯法则)根据事件的先验知识描述事件的概率.贝叶斯法则表达式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B发生的条件概率 P(A), P(B) – 独立事件A和独立事件B的边缘概率 顺便提一下,上式中的分母P(B)可以根据全概率公式分解为: Bayesian inferenc(贝叶斯推断) 贝叶斯定理的许多应用之一就是

一步步教你轻松学朴素贝叶斯深度篇3(白宁超   2018年9月4日14:18:14) 导读:朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一,其在文本分类方面简单易行,且取得不错的分类效果.所以很受欢迎,对于朴素贝叶斯的学习,本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导,为了加深理解,采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述.然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法,并在屏蔽社区言论.垃圾邮件.个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用,包括创建数据集.数据预处理.词集模型和词袋模型.朴素贝叶斯模