展开

关键词

R语言 朴素贝叶斯分类器①

优势 不相关特征不敏感一次扫描就能快速训练快速分类能够处理任意数量的预测因子,不论他们是连续的还是分类的尤其适合高维数据劣势 假定了特征之间相互独立 朴素贝叶斯分类算法的实现函数 R中的e1071包中的naiveBayes 函数可以实现朴素贝叶斯算法,具体的函数格式如下:naiveBayes(formula,data,laplace=0,subset)? image通过e1071包中的naiveBayes()函数,使用独立的预测变量,计算一个分类变量的条件后验概率。

22930

构建基于JAVA的朴素贝叶斯文本分类器

NaiveBayes类这个类是文本分类器的主体部分,实现了一些训练分类器并进行预测的方法,如train()和predict()。 使用基于JAVA实现的NaiveBayes类NaiveBayesExample类提供了一个使用NaiveBayes类的示例,训练了一个用于检测文本语言的简单朴素贝叶斯分类器。 trainingFiles.entrySet()) { trainingExamples.put(entry.getKey(), readLines(entry.getValue()));}我们调用数据来训练下面的NaiveBayes 训练分类器NaiveBayes nb = new NaiveBayes();nb.setChisquareCriticalValue(6.63); 假设检验中的假定值为0.01nb.train(trainingExamples 文本分类器nb = new NaiveBayes(knowledgeBase);String exampleEn = I am English;String outputEn = nb.predict(

1.4K60
  • 广告
    关闭

    云加社区有奖调研

    参与社区用户调研,赢腾讯定制礼

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    朴素贝叶斯完成新闻分类

    sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer def naivebayes mlb.fit(x_train, y_train) rate = mlb.score(x_test, y_test) print(预测准确率为:, rate) if __name__ == __main__: naivebayes

    37260

    完整手写一个朴素贝叶斯分类器,完成文本分类

    我们新建一个子类,继承自classifier,取名naivebayes,并添加一个docprob函数 class naivebayes(classifier): def __init__(self, getfeatures P(Document)对于所有的文档来说,都是一样的,我们直接选择忽略掉他我们在naivebayes中新添加一个prob函数,计算一篇文档属于某个分类的概率(P(Document|category) * 我们看看针对不同的文档(字符串),概率值是如何变化的: cl = naivebayes(getwords)sampletrain(cl)cl.prob(quick rabbit, good)out: 0.156cl.prob 我们为naivebayes新添加一个方法 :classify def classify(self, item): max = 0.0 for cat in self.categories(): probs = self.prob(item, cat) if probs > max: max = probs best = cat return best 继续测试: cl = naivebayes(getwords

    92050

    机器学习中的特征提取

    print(The accuracy of classifying 20newsgroups using NaiveBayes(CountVectorizer without filtering stopwords This module will be removed in 0.20., DeprecationWarning) The accuracy of classifying newsgroups using NaiveBayes MultinomialNB()mnb_tfidf.fit(x_tfidf_train, y_train)print(The accuracy of classifying 20newsgroups with NaiveBayes )mnb_tfidf_filter.fit(x_tfidf_filter_train, y_train)print(accuracy of classifying 20newsgroups with NaiveBayes Countvectorizer by filtering stopwords) : 0.8637521222410866accuracy of classifying newsgroups with NaiveBayes

    28710

    python实现朴素贝叶斯

    mlfromscratch.utils import train_test_split, normalizefrom mlfromscratch.utils import Plot, accuracy_score class NaiveBayes import train_test_split, normalize, accuracy_score, Plotfrom mlfromscratch.supervised_learning import NaiveBayes data.data) y = data.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4) clf = NaiveBayes

    35120

    朴素贝叶斯python代码实现(西瓜书)

    浊响 模糊 平坦 硬滑 否青绿 蜷缩 沉闷 稍糊 稍凹 硬滑 否python实现#encoding:utf-8 import pandas as pdimport numpy as np class NaiveBayes data.apply(lambda d: self.predictBySeries(d), axis=1) dataTrain = pd.read_csv(xiguadata.csv, encoding = gbk) naiveBayes = NaiveBayes()treeData = naiveBayes.fit(dataTrain) import jsonprint(json.dumps(treeData, ensure_ascii

    47820

    温州大学《机器学习》课程代码(四)朴素贝叶斯

    machinelearningmastery.comnaive-bayes-classifier-scratch-pythonGaussianNB 高斯朴素贝叶斯 特征的可能性被假设为高斯概率密度函数: 数学期望(mean): 方差: class NaiveBayes y_test): label = self.predict(X) if label == y: right += 1 return right float(len(X_test)) model = NaiveBayes

    15130

    深入理解Spark ML:多项式朴素贝叶斯原理与源码分析

    trainingData, testData) = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3), seed = 1234L) 训练朴素贝叶斯模型val model = new NaiveBayes predictions = model.transform(testData)predictions.show()源码分析接下来我们来分析下源码~NaiveBayestrainNaiveBayes().fit调用NaiveBayes 的父类Predictor中的fit,将label和weight转为Double,保存label和weight原信息,最后调用NaiveBayes的train: override protected def

    36120

    支持中文文本数据挖掘的开源项目PyMining

    configuration import Configurationfrom chisquare_filter import ChiSquareFilterfrom naive_bayes import NaiveBayes 最后就是分类算法了,这里是使用的朴素贝叶斯(NaiveBayes)算法。调用其Train方法可以得到一个模型并且保存到实例中。 configuration import Configurationfrom chisquare_filter import ChiSquareFilterfrom naive_bayes import NaiveBayes ClassifierMatrix(config, __matrix__, True) chiFilter = ChiSquareFilter(config, __filter__, True) nbModel = NaiveBayes ClassifierMatrix: 生成分类算法中需要的矩阵 ChisquareFilter: chisquare 的feature selector NaiveBayes: 朴素贝叶斯分类器 运行PyMining

    71960

    R开发:常用R语言包介绍

    ctree函数,条件分类树算法RWeka包OneR函数,一维的学习规则算法;JPip函数,多维的学习规则算法;J48函数,基于C4.5算法的决策树C50包C5.0函数,基于C5.0算法的决策树e1071包naiveBayes 函数,贝叶斯分类器算法klaR包NaiveBayes函数,贝叶斯分类器算分MASS包lda函数,线性判别分析;qda函数,二次判别分析聚类:Nbclust包Nbclust函数可以确定应该聚为几类stats

    38950

    R语言数据分析与挖掘(第八章):判别分析(2)——贝叶斯(Bayes)判别分析

    函数介绍实现Bayes判别可以调用程序包klaR中NaiveBayes()函数,其调用格式为: NaiveBayes(x,grouping,prior,usekernel =FALSE,fL = 0,

    2.7K10

    R语言中的情感分析与机器学习

    我们用下面的方法将字符串型数据转换成因子型:# train the modelmat = as.matrix(matrix)classifier =naiveBayes(mat, as.factor(tweets removeStopwords=FALSE,removeNumbers=TRUE, stemWords=FALSE,tm::weightTfIdf)mat = as.matrix(mat)classifier =naiveBayes

    56760

    R语言中的情感分析与机器学习

    我们用下面的方法将字符串型数据转换成因子型:# train the modelmat = as.matrix(matrix)classifier =naiveBayes(mat, as.factor(tweets removeStopwords=FALSE,removeNumbers=TRUE, stemWords=FALSE,tm::weightTfIdf)mat = as.matrix(mat)classifier =naiveBayes

    79230

    朴素贝叶斯分类算法

    import numpy as npimport mathfrom collections import Counter class NaiveBayes: def __init__(self): # 初始化NaiveBayes模型 # 类别的相对频率P(yi) self.p_y = {} # 特征的类别条件概率P(aj|yi) self.p_a_y = {} def gauss(self, mean

    9120

    3,sklearn的一般流程

    三,模型的训练根据问题特点选择适当的估计器estimater模型: 分类(SVC,KNN,LR,NaiveBayes,...) 回归(Lasso,ElasticNet,SVR,...)

    19620

    【学习】R语言中的情感分析与机器学习

    我们用下面的方法将字符串型数据转换成因子型:# train the modelmat = as.matrix(matrix)classifier = naiveBayes(mat, as.factor( removeStopwords=FALSE, removeNumbers=TRUE, stemWords=FALSE, tm::weightTfIdf) mat = as.matrix(mat) classifier = naiveBayes

    63381

    【原】Spark之机器学习(Python版)(二)——分类

    data = labeled.fit(parsedData).transform(parsedData)29 data.show()30 31 ## 训练模型32 #Naive Bayes33 nb = NaiveBayes total98 print traing_err, total, float(traing_err)total 因为数据集和上次讲pyspark聚类应用的数据是一样的,就不一步步的展示了,但是我这个程序里只有NaiveBayes

    50760

    weka文本挖掘分析垃圾邮件分类模型

    WEKA文本分词结果比较下面得到每个分类器的准确度和混淆矩阵:NaiveBayes结语基于判别方法的垃圾邮件过滤在现代研究中引起比较少的关注 ,结果很清楚地表明,基于随机森林、SVM模型的分类方法相对于传统的方法

    18321

    8,模型的训练

    根据问题特点选择适当的估计器estimater模型:分类(SVC,KNN,LR,NaiveBayes,...)回归(Lasso,ElasticNet,SVR,...)聚类(KMeans,...)降维(PCA

    11831

    相关产品

    • 云服务器

      云服务器

      腾讯云服务器(CVM)为您提供安全可靠的弹性云计算服务。只需几分钟,您就可以在云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券