使用Python实现朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件分类 一、实验任务内容 1、分解各类先验样本数据中的特征 2、计算各类数据中,各特征的条件概率 3、分解待分类数据中的特征 4、计算各特征的各条件概率的乘积 5、结果中的最大值就是该样本所属的类别 二、实验步骤及结果 1、得到数据集和标签集,返回列表参数,返回单词转换为向量之后的列表。 2、通过训练得到贝叶斯分类模型 3、用朴素贝叶斯文本分类器对两个测试样本进行分类,利用正则函数进行解析 4、导入垃圾邮件和非垃圾邮件各25个并解析;构建训练集和测试集,利用贝叶斯分类模型来预测测试集,输出贝叶斯预测的准确率 5、输出测试10次的平均值 6、输出去重的单词列表和贝叶斯分类模型测试的准确率,测试10次的准确率的平均值。 三、实验心得 朴素贝叶斯确实是很好的预测分类的算法,但是这个算法还是有点过分的依赖训练集了,一些基本的概率计算还是根据训练集的结果得来的(比如40个训练集,10个测试集,它输出的准确率是0.5),预测的结果很大程度上取决于训练集的好坏,一旦训练集数据趋势有误会对结果造成严重的影响。
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朴素贝叶斯(naive Bayes)是基于贝叶斯定理和条件独立假设的分类方法。该方法是生成方法,即通过数据学习输入/输出的联合概率分布,然后基于此模型,对于给定的输入x,求出后验概率最大的输出y。 1.模型 联合概率分布:P(X,Y) 先验概率(边缘概率)分布: 条件概率分布: 三者关系:条件概率分布=联合概率分布/先验概率。 条件概率分布有指数级数量参数,通过条件独立假设(用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的),将朴素贝叶斯法变得简单,但会牺牲一定的分类准确率。 条件独立性假设得到: 2.策略 贝叶斯公式: 朴素贝叶斯法分类时,对给定的输入x,通过学习计算后验概率分布,将后验
2022-11-09 07:52:37 221KB 学习 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯算法
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c++复现贝叶斯算法内含数据集训练脚本和预测脚本
2022-10-22 09:07:50 139KB 贝叶斯算法
#清磁盘啦~,CSDN“网盘”真好用,感谢CSDN~ 机器学习,基于朴素贝叶斯机器学习算法实现对情感文本分析与分类(含数据集),sgns.weibo.bigram-char,使用gensim加载预训练中文分词
2022-10-06 18:06:21 173.42MB 机器学习 machine learning 朴素贝叶斯算法
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朴素贝叶斯算法matlab代码用于机器学习的MATLAB 这是的代码存储库,由发行。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 对于许多机器学习的研究人员和数学专家来说,MATLAB是首选的语言。 本书将帮助您为初学者使用MATLAB建立机器学习基础。 您将首先使用MATLAB环境进行机器学习来为系统做好准备,然后您将了解如何轻松地与Matlab工作区进行交互。 然后,我们将继续进行数据清洗,挖掘和分析机器学习中的各种数据类型,您将看到如何在绘图上显示数据值。 接下来,您将了解不同类型的回归技术,以及如何使用MATLAB函数将其应用于数据。 您还将探索分类技术,例如K最近邻分析和朴素贝叶斯算法,并了解决策树和规则学习者。 之后,您将深入研究无监督学习,并使用聚类方法(例如k均值方法和树状图)查找数据组。 您将了解神经网络的基本概念,并执行数据拟合,模式识别和聚类分析。 最后,您将探索特征选择和提取技术,以减少维度以提高性能。 在本书的最后,您将学习将它们放到实际案例中,涵盖主要的机器学习算法,并熟练使用MATLAB进行机器学习。 ##说明和导航所有代码都组织在文件夹
2022-09-12 20:46:39 693KB 系统开源
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贝叶斯算法实例——文本分析,具体代码可详见‘[学习笔记]机器学习——算法及模型(五):贝叶斯算法
2022-08-04 20:37:59 9.49MB 贝叶斯实例
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什么是机器学习分类算法?【K-近邻算法(KNN)、交叉验证、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林】.doc
2022-07-09 19:05:02 1.75MB 技术资料
5-贝叶斯算法.7z
2022-07-04 19:08:10 507KB 5-贝叶斯算法.7z
python朴素贝叶斯完整代码,数据以及结果图片
2022-06-19 19:29:53 21KB python 朴素贝叶斯算法
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机器学习课设大作业基于BERT和朴素贝叶斯算法的新闻文本分类项目(源码+大作业+数据集)。一个很完整的项目源码,操作没难度,新手也可放心下载。 data文件夹中已经包括了初始的数据集和处理之后的数据集。.csv文件初始数据集,另外两个是经过News_prediction.ipynb代码处理过的。在Bert和NaiveBayes训练函数中直接加载上来。 result文件夹中的文件是朴素贝叶斯和Bert模型训练后的输出文件 互联网假新闻分类 一共三种类别:真新闻、假新闻、不用判断 40000条训练文本数据,10000条测试数据。 基于正则表达式和Jieba完成特征工程 朴素贝叶斯:tf-idf词嵌入。87.4% BERT:cn-wmm预训练词向量。5-epoch,91.4%