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

python朴素贝叶斯完整代码，数据以及结果图片

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%

朴素贝叶斯算法的java实现，具有很好的分类效果

從貝氏機率公式_看AI賦能人腦_ok2

使用sklearn库实现朴素贝叶斯算法。使用词向量算法对文本数据进行处理。 资源内容包括： 1、完整的用于实现新闻分类任务的源码文件（ipynb格式） 2、哈工大停用词表 3、四川大学机器智能实验室停用词表 4、用于测试的新闻数据 贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯(Thomas Bayes 1702-1761)发展 用来描述两个条件概率之间的关系 在B条件下A发生的概率： P(A∣B)=P(AB)/P(B) 在A条件下B发生的概率： P(B∣A)=P(AB)/P(A) 则：P(A∣B)P(B) = P(B∣A)P(A) 可导出：P(A∣B)=P(B∣A)P(A)/P(B) 或 P(A∣B) P(B) = P(B∣A)P(A) 贝叶斯公式： P(Y|X)=P(X|Y)P(Y) / P(X) 在机器学习中： X:代表特征向量 Y:代表类别 P(X)：先验概率，是指根据以往经验和分析得到的概率。 P(Y|X)：后验概率，事情已经发生，这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小 P(X|Y)：条件概率，在已知某类别的特征空间中，出现特征值X的概率

实现了高斯、多项式、伯努利三种朴素贝叶斯模型，能够处理离散型数据和连续型数据，并提供预测结果概率。对于像鸢尾花这类的连续型数据可以直接采用MyGaussianNB预测。离散型数据采用MyMultinomialNB预测。离散型数据，且特征值只有0,1两种取值情况的采用MyBernoulliNB预测。三种模型都可以通过score方法评估模型准确率，都可以通过predict_proba方法输出预测结果概率。 此外，为了优化和改进模型，使MyMultinomialNB和MyBernoulliNB能够预测连续型数据，还实现了基于numpy和pandas的分箱函数MyDiscretizer以及二值化函数MyBinarizer。

贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种。其分类原理就是利 用贝叶斯公式根据某特征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特征所属的类。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：所有的特征之间是统计独立的。 朴素贝叶斯法（Naive Bayes model）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响

朴素贝叶斯算法学习笔记。

提出了一种利用支持向量机改进的朴素贝叶斯算法——TSVM-NB算法。首先利用NB算法对样本集进行初次训练，利用支持向量机构造一个最优分类超平面，每个样本根据与其距离最近样本的类型是否相同进行取舍，这样既降低样本空间规模，又提高每个样本类别的独立性，最后再次用朴素贝叶斯算法训练样本集从而生成分类模型。仿真实验结果表明，该算法在样本空间进行取舍过程当中消除了冗余属性，可以快速得到分类特征子集，提高了垃圾邮件过滤的分类速度、召回率和正确率。