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朴素贝叶斯(3)
通俗来说,贝叶斯是在计算概率值,而朴素贝叶斯假设先验数据类别均相互独立。 先验数据--建立已知数据及已知类别 测试数据--计算属于先验数据的条件概率,属于该类数据类别的概率越高则被预测为该类 训练部分代码: def trainNB0(trainMatrix,trainCategory): # 样本数据集:trainMat机器学习 朴素贝叶斯分类垃圾邮件
贝叶斯定理 已知两个独立事件A和B,事件B发生的前提下,事件A发生的概率可 以表示为P(A|B),即上图中橙色部分占红色部分的比例,即: ·建立概率模型用于求解后验概率 – 判别式模型 ·建立条件概率模型用于求解最大化后验概率 – 生成式模型 代码实现 文件解析及完整的垃圾邮件【机器学习实战】朴素贝叶斯
文章目录 基于贝叶斯决策理论的分类方法使用条件概率来分类条件概率 使用朴素贝叶斯进行文档分类使用 Python 进行文本分类示例:垃圾邮件过滤数据集下载 基于贝叶斯决策理论的分类方法 朴素贝叶斯 优点: 在数据较少的情况下仍然有效, 可以处理多类别问题。缺点: 对于输朴素贝叶斯公式(过滤垃圾邮件)
准备数据:切分文本 现提供邮件文件夹:spam;非垃圾邮件文件夹:ham,各有25封邮件。 将邮件中的内容文本,进行分割,转换成一系列词语组成的列表 def textParse(bigString){ import re; listOfTokens=re.split('\W',bigString) ; return [tok.lower() for tok in listOfTokens基于贝叶斯决策理论的分类方法
import numpy as np ''' Parameters: 无 Returns: postingList - 实验样本切分的词条 classVec - 类别标签向量 ''' # 函数说明:创建实验样本 def loadDataSet(): postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', &06 机器学习 - 朴素贝叶斯分类算法(案例一)
需求 以在线社区的留言板为例。为了不影响社区的发展,我们要屏蔽侮辱性的言论,所以要构建一个快速过滤器,如果某条留言使用了负面或者侮辱性的语言,那么就将该留言标识为内容不当。过滤这类内容是一个很常见的需求。对此问题建立两个类别:侮辱类和非侮辱类,使用1和0分别标识。 有以下先贝叶斯分类详解,从条件概率说起
要想了解贝叶斯分类,我们首先要了解概率论中一个我们在生活中中常用的,却又没有觉察的小知识,条件概率。 条件概率,顾名思义,是在某种条件下或者某个特征下的概率。我们这里不再讨论先验和后验概率,以防大家迷糊。只讨论条件概率,更利于大家理解。 举个例子,假设一个学校里有6《机器学习实战》4.5使用Python进行文本分类 代码修正
#原代码4-2中条件概率分母有误, 如P(cute=1|ci=0)应为1/3. def trainNB0(trainMatrix, trainCategory): numTrainDocs = len(trainMatrix) numWords = len(trainMatrix[0]) pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs) p0Num = ones(numWords) p1Num机器学习-朴素贝叶斯
标签: 机器学习 1. 贝叶斯公式是机器学习中常用的计算方法,例如,甲射中靶标的概率是0.4,乙射中靶标的概率是0.8,现在有个人中靶了,问问是甲射中的概率。这非常好计算,P=0.4/(0.8+0.4)=0.33,这是贝叶斯公式的基本应用,具体的贝叶斯公式如下: 2.《机器学习实战》中的贝叶斯实现: 略有修改,已经第四章--基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯--过滤垃圾邮件(二)
朴素贝叶斯对电子邮件进行分类的步骤:收集数据:提供文本文件。准备数据:将文本文件解析成词条向量。分析数据:检查词条确保解析的正确性。训练算法:使用我们之前建立的trainNB0()函数。测试算法:使用classifyNB(),并构建一个新的测试函数来计算文档集的错误率。使用算法:构建一个完整的程机器学习-朴素贝叶斯应用-判断垃圾邮件
文章中代码均来自于《机器学习实战》 这个程序没有邮件的文件的话是不能运行的,要是想试试可以去网上搞搞文件 ''' Created on Oct 19, 2010 @author: Peter ''' #和其他复杂模型不一样,朴素贝叶斯的思想和操作比较简单,它一般是内嵌在处理具体问题的函数中的,而不像神经网络模型或者