人工智能-项目实践-情感分析-基于朴素贝叶斯实现的豆瓣影评情感分析 语料来自与豆瓣Top250排行榜中的影评，基于Scrapy抓取，大约5w条影评，好评差评各占50%。 训练集与测试集4:1，结果准确率约为80%-79%之间。 因为电影评论中有很大一部分好评中会有负面情感的词语，例如在纪录片《海豚湾》 我觉得大部分看本片会有感的人，都不知道，中国的白暨豚已经灭绝8年了，也不会知道，长江里的江豚也仅剩1000左右了。与其感慨，咒骂日本人如何捕杀海豚，不如做些实际的事情，保护一下长江里的江豚吧，没几年，也将绝迹了。中国人做出来的事情，也不会比小日本好到哪儿去。 所以说如果将这种类似的好评去除，则可以提高准确率。

对比决策树分类 整棵决策树就对应着一组析取表达式规则。

采用朴素贝叶斯的学习方法对垃圾邮件进行判别分类。程序可在Matlab中运行。注意：程序代码在压缩包中的Homework 1 solution.pdf 中！

项目简介 用搭载Keras的tensorflow框架通过卷积神经网络训练模型，使用贝叶斯分类器识别人类的情绪。 根据情绪选择相应的emoji匹配 （更多详情请打开FaceEmotionClassifier.ipynb文件） 项目环境 数据集： Fer2013 ( kaggle挑战赛 ) ，Emoji表情集 神经网络框架： Keras,Tensorflow-gpu 分类器： 基于Opencv-Normal Bayes Classifier(正态贝叶斯分类)训练的贝叶斯分类器 配置环境： python==3.6.0 tensorflow-gpu==1.8.0 keras-gpu==2.1.6 opencv==3.3.1 其他环境详见：environment.yaml

头歌模式识别第二次实验 第1关：朴素贝叶斯分类算法流程

用于训练的朴素贝叶斯的训练数据集以及测试数据集

机器学习与算法源代码6： 朴素贝叶斯模型.zip

從貝氏機率公式_看AI賦能人腦_ok2

本文基于朴素贝叶斯构建一个分类垃圾邮件的模型，研究对象是英文的垃圾邮件。 邮件内容保存在txt文件中，其中分为训练样本train和测试样本test。 在训练样本中正常邮件命名为：pos；垃圾邮件命名为：neg。 同时，可以将待分类的测试样本放入测试文件test中的对于pos，或者neg下，用来进行测试，如果是垃圾邮件则类别为0，反之类别为1。 在朴素贝叶斯法进行垃圾邮件的分类的思想中：有一个方法与一个假设： 　　贝叶斯定理：求解p(c|x)的问题变成了求解p(x|c)的问题 　　特征条件独立假设 ：X的n个特征在某类确定的条件下都是条件独立的。 具体可以看：[监督学习] 朴素贝叶斯法. 在Gi

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