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

贝叶斯公式描写叙述的是一组条件概率之间相互转化的关系. 在机器学习中.贝叶斯公式能够应用在分类问题上. 这篇文章是基于自己的学习所整理.并利用一个垃圾邮件分类的样例来加深对于理论的理解. 这里我们来解释一下朴素这个词的含义: 1)各个特征是相互独立的,各个特征出现与其出现的顺序无关: 2)各个特征地位同等重要: 以上都是比較强的如果 以下是朴素贝叶斯分类的流程: 这样我们就分别求出了这些特征各个类别下的条件概率,非常直观的,对于各个特征的联合概率分布就是各个条件概率进行相乘.如上式.可是这样会出

Atitit 贝叶斯算法的原理以及垃圾邮件分类的原理 1.1. 最开始的垃圾邮件判断方法,使用contain包含判断,只能一个关键词,而且100%概率判断1 1.2. 元件部件串联定律1 1.3. 垃圾邮件关键词串联定律 表格法可视化贝叶斯定律1 1.4. 十一.最终的计算公式2 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0.9,2 1.1. 文氏图,可以很清楚地看到在事件B发生的情况下,事件A发生的概率就是P(A∩B)除以P(B). 1.2

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.对于大多数的分类算法,在所有的机器学习分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同.比如决策树,KNN,逻辑回归,支持向量机等,他们都是判别方法,也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系,要么是决策函数,要么是条件分布.但是朴素贝叶斯却是生成方法,该算法原理简单,也易于实现. 1,基本概念 朴素贝叶斯:贝叶斯分类时一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类.而朴素贝叶斯分类时贝叶斯分类中

讲授贝叶斯公式.朴素贝叶斯分类器.正态贝叶斯分类器的原理.实现以及实际应用 大纲: 贝叶斯公式(直接用贝叶斯公式完成分类,计算一个样本的特征向量X属于每个类c的概率,这个计算是通过贝叶斯公式来完成的.) 朴素贝叶斯分类器(预测算法.训练算法) 正态贝叶斯分类器(预测算法.训练算法) 实验环节 实际应用 贝叶斯公式: 澄明了两个相关的(有因果关系的)随机事件以及随机变量之间的概率关系的. 随机事件a.b,假设b是因a是果: 推广到随机变量的情况: ①根据这个公式就可以完成分类了,给定任意一个样本的

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.

以下是利用卷积神经网络对某一个句子的处理结构图 我们从上图可知,将一句话转化成一个矩阵.我们看到该句话有6个单词和一个标点符号,所以我们可以将该矩阵设置为7行,对于列的话每个单词可以用什么样的数值表示.我们可以将其转化成向量的形式.所以其为7 * 5的矩阵,其次因为它不是图片,所以不存在通道一说,说白了就是7 * 5 * 1.其次在选择filter的时候,至少要以一个单词为单位.region就是设置几个单词为单位. 1.思路 对于中文垃圾邮件的分类,在CNN部分同前面介绍的英文垃圾邮件分类完全相

一. 前言 由于最近有一个邮件分类的工作需要完成,研究了一下基于SVM的垃圾邮件分类模型.参照这位作者的思路(https://blog.csdn.net/qq_40186809/article/details/88354825),使用trec06c这个公开的垃圾邮件语料库(https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/)作为数据进行建模.并对代码进行优化,提升训练速度. 工作过程如下: 1,数据预处理,提取每一封邮件的内容,进行分词,数据清洗.

近日,对近些年在NLP领域很火的BERT模型进行了学习,并进行实践.今天在这里做一下笔记. 本篇博客包含下列内容: BERT模型简介 概览 BERT模型结构 BERT项目学习及代码走读 项目基本特性介绍 代码走读&要点归纳 基于BERT模型实现垃圾邮件分类 TREC06语料库 基准模型介绍 BERT迁移模型实现 一.BERT模型简介 1.概览 BERT模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformer,即Transformer

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

数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集 数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载 转成csv载入数据 import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False import pandas as pd import numpy as

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

朴素贝叶斯: 是使用概率论来分类的算法.其中朴素:各特征条件独立:贝叶斯:根据贝叶斯定理.这里,只要分别估计出,特征 Χi 在每一类的条件概率就可以了.类别 y 的先验概率可以通过训练集算出 k-近邻算法: 简单地说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 决策树:最优划分属性,结点的“纯度”越来越高. 即如何选择最优划分属性,一般而言,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别,即结点的“纯度”越来越高. 支持向量机(SVM)是支持(或支撑)平

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,naive_bayes from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载 scikit-learn 自带的 digits 数据集 def load_data(): ''' 加载用于分类问题的数据集.这里使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 ''' d

''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000 测试集数量:10000 ''' import numpy as np import time def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' # 存放数据及标记 dataArr = []; labelArr = [] # 读取文件 fr = open(fileName) # 遍历文件中的每一行 for line in fr.readli

1. 数据集说明 trec06c是一个公开的垃圾邮件语料库,由国际文本检索会议提供,分为英文数据集(trec06p)和中文数据集(trec06c),其中所含的邮件均来源于真实邮件保留了邮件的原有格式和内容,下载地址:https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/ 由于数据集分散在各个文件中,为了方便我将正样本和负样本分别放在了ham_data和spam_data文件夹中(处女座的强迫症) 正样本数:21766 负样本数:42854 中文停用词:c

In [8]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, MultinomialNB from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.neighbor

通过 搜集 Linux 服务器 的 bash 操作 日志, 通过 训练 识别 出 特定 用户 的 操作 习惯, 然后 进一步 识别 出 异常 操作 行为. 使用 SEA 数据 集 涵盖 70 多个 UNIX 系统 用户 的 行为 日志, 这些 数据 来自 UNIX 系统 acct 机制 记录 的 用户 使用 的 命令. SEA 数据 集中 每个 用户 都 采集 了 15000 条 命令, 从 用户 集合 中 随机 抽取 50 个 用户 作为 正常 用户, 剩余 用户 的 命令 块 中 随机 插入

import os import email import email.policy 1. 读取邮件数据 SPAM_PATH = os.path.join( "E:\\3.Study\\机器学习\\Hand on Machine Learning\\第三章:分类\\spam_data") spam_path = os.path.join(SPAM_PATH, "spam") ham_path = os.path.join(SPAM_PATH, "easy_

1. 贝叶斯定理 条件概率公式: 这个公式非常简单,就是计算在B发生的情况下,A发生的概率.但是很多时候,我们很容易知道P(A|B),需要计算的是P(B|A),这时就要用到贝叶斯定理: 2. 朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类的推导过程就不详述了,其流程可以简单的用一张图来表示: 举个简单的例子来说,下面这张表说明了各地区的人口构成: 这个时候如果一个黑皮肤的人走过来(一个待分类项(0,0,1)),他是来自欧美,亚洲还是非洲呢?可以根据朴素贝叶斯分类进行计算: 欧美=0.30×0.90×0.20×0