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纯python
朴素贝叶斯分类器
大数据期末大作业 数据挖掘, 爬虫相关,
朴素贝叶斯分类器
python 简介: 运用爬虫技术以及朴素贝叶斯分类对抓取的新闻进行分类, 分析每种新闻在网站中的占比 已定义的新闻类别: 财经 科技 汽车 房产 体育 娱乐 其他 1. 环境以及依赖 python环境 python==3.9 依赖的第三方库: jieba parseurl bs4 numpy 2. 使用模型
朴素贝叶斯分类器
实现:纯python实现 3. 数据来源 新闻共分7类,新闻信息在此采集: 1 财经 http://finance.qq.com/l/201108/scroll_17.htm 2 科技 http://tech.qq.com/l/201512/scroll_02.htm 3 汽车 http://auto.qq.com/l/201512/scrollnews_02_2.htm 4 房产 http://gd.qq.com/l/house/fcgdxw/more_7.htm 5 体育 http://sports.qq.com/l/201512/scrollnews_01_2.htm 6 娱乐 http
2024-06-24 14:11:55
1.47MB
数据挖掘
python
朴素贝叶斯分类器
1
机器学习-使用
朴素贝叶斯分类器
实现垃圾邮件检测(python代码+数据集)
软件: anaconda jupyter notebook 运行代码文件:naive bayes.ipynb python环境
2023-11-12 20:53:50
55.11MB
机器学习
python
数据集
朴素贝叶斯算法
1
朴素贝叶斯分类器
:
朴素贝叶斯分类器
-matlab开发
这里的文件是: 1- load_data:从csv文件导入数据2- 可视化:打印特征分布的直方图。 在名为可视化的文件夹中的训练数据中的两个类。 3-estimate_:估计给定数据的模型4-classify_:根据模型和数据进行分类5-测试:使用 alpha=1:0.1:1000 测试 Naive 分类器并在可视化文件夹中打印一个名为 (accuracy 1-1000.pdf) 的图6- InspectTheModel:尝试衡量每个类的每个特征值的影响7-jointProb:计算给定一个类的两个给定特征值的联合概率8- 互信息:计算训练数据上的互信息以驱动最可能的依赖特征对。 9- testingBonus:使用候选特征对测试朴素分类器。 要运行演示,请运行testing.m,但是根据需要更改开始,步骤和结束!
2023-05-18 19:50:58
90KB
matlab
1
朴素贝叶斯分类器
算法
实现
朴素贝叶斯分类器
算法基本功能,代码有注释,还包括一个垃圾邮件过滤的实例。另外我这次用的是python2.7版,如果用python3的可能需要根据提示修改几个语法(sorted函数的参数)。
2022-12-29 18:45:58
16KB
Bayes
朴素贝叶斯
机器学习
python
1
机器学习课上连续型随机变量的
朴素贝叶斯分类器
通过iris.txt的训练,再利用test.txt进行测试
2022-12-09 21:26:23
6KB
机器学习
贝叶斯分类器
1
朴素贝叶斯分类器
简介
朴素贝叶斯分类器
是基于贝叶斯公式的概率分类器,是建立在独立性假设基础上的。 贝叶斯公式可以把求解后验概率的问题转化为求解先验概率的问题,一般情况下后验概率问题 难以求解。例如;一封邮件是垃圾邮件的概率。通过贝叶斯公式可以把这个难解的问题转化为;计算垃圾邮件们各种特征出现的概率以及垃圾邮件出现的概率。因此朴素贝叶斯可以通过对已经掌握的“经验”(数据)的学习来预测一个很有价值的分类结果。 引入独立性假设 分类器最终的输出;选择最大概率的分类作为预测结果。 Python实现 导入所需包 import numpy as np import pandas as pd import
2022-11-13 17:03:07
94KB
bnb
test
分类
1
C++编写的
朴素贝叶斯分类器
跟k-means聚类
C++编写的
朴素贝叶斯分类器
跟k-means聚类,用于学习机器学习,最好是在Linux上运行,可以运行
2022-10-11 00:00:26
5.55MB
C++
朴素贝叶斯
分类器
k-means
1
小时间序列的动态
朴素贝叶斯分类器
学习与优化
小时间序列在宏观经济领域普遍存在, 对小时间序列的分类预测也有着广泛的需求.由于小时间序列 蕴含的信息不充分, 有效地提高小时间序列分类预测的可靠性非常困难, 目前也缺少这方面的研究.针对这种情况, 在基于引入平滑 参数的高斯核函数估计属性边缘密度的基础上, 建立用于小时间序列分类预测的动态
朴素贝叶斯分类器
, 并给出平滑参数的同步和异步优化方法.实验 结果表明, 优化能够显著提高小时间序列分类预测的准确性.
2022-07-25 16:49:35
174KB
贝叶斯网络 分类器 时间序列 高斯核函数 平滑参数
1
四个机器学习实验,主要涉及简单的线性回归、
朴素贝叶斯分类器
、支持向量机、CNN做文本分类,内附实验指导书、讲解PPT、参考代码
四个机器学习实验,主要涉及简单的线性回归、
朴素贝叶斯分类器
、支持向量机、CNN做文本分类,内附实验指导书、讲解PPT、参考代码 1、实验讲解PPT 4份 实验一 线性回归模型实验指导 实验二 支持向量机模型实验指导 实验三 贝叶斯分类解决西瓜问题 实验四 基于tensorflow实现CNN文本分类 2、实验指导书 4份 实验一 线性回归实验指导书 实验二 支持向量机实验指导书 实验三 贝叶斯分类实验指导书 实验四 基于tensorflow实现cnn文本处理实验指导书 3、实验参考代码 4份 实验一 LinearRegression 实验二 SVM 实验三 bayes_classify_demo 实验四 cnn-text-classification-tf
2022-05-01 12:05:44
4.63MB
机器学习
线性回归
支持向量机
cnn
Naive-Bayes-Digit-Classifier:基于平均像素亮度和标准偏差的手写数字0或1的
朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯数字分类器 基于平均像素亮度和标准偏差的手写数字0或1的
朴素贝叶斯分类器
2020年9月 ASU MCS计划课程CSE 575的项目1-统计机器学习 使用的技术: Python,Numpy,Scipy
2022-04-18 20:33:56
129KB
Python
1
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