朴素:朴素贝叶斯算法是假设各个特征之间相互独立,也是朴素这词的意思,那么贝叶斯公式中的P(X|Y)可写成: 朴素贝叶斯公式: 朴素贝叶斯分类器:朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes Classifier)采用了“属性条件独立性假设” ,即每个属性独立地对分类结果发生影响。为方便公式标记,不妨记P(C=c|X=x)为P(c|x),基于属性条...
朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes Classifier)采用了“属性条件独立性假设”,即每个属性独立地对分类结果发生影响。 为方便公式标记,不妨记P(C=c|X=x)为P(c|x),基于属性条件独立性假设,贝叶斯公式可重写为 $$ P(c|x)=\frac{P(c)P(x|c)}{P(x)} $$ 三.代码实现 1.预处理 数据处理...
print('数据集中垃圾邮件占的比重为:', cont_of_spam / sum_of_email) print('数据集中数据条数:', sum_of_email) print('数据集中垃圾邮件条数:', cont_of_spam) print('数据集中非垃圾邮件条数:', sum_of_email - cont_of_spam) # 训练集与测试集的划分%80作为训练集,%20作为测试集 # 由于数...
贝叶斯垃圾邮件分类 一、贝叶斯公式 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,比如 P(A|B) 和 P(B|A)。主要用于文本分类。 (1)条件概率公式 设A,B是两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率为: P(A|B)=P(AB)P(B) ...
朴素贝叶斯(Naive Bayes)是一种经典的机器学习分类算法,特别适合处理高维度数据集。它基于贝叶斯公式,假设数据集中的特征相互独立,因此计算速度很快。尽管朴素贝叶斯的泛化能力不如其他一些模型,但在样本和特征数量增加时,它的预测效果相当不错。朴素贝叶斯模型在垃圾邮件分类等场景中应用广泛,因为它能提供一个快速且相对准...
朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类算法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，将待分类的对象通过计算后验概率来确定其分类。在垃圾邮件识别中，朴素贝叶斯算法可以将邮件的特征（比如发件人、邮件内容、主题等）作为输入，根据这些特征计算出邮件属于垃圾邮件和非垃圾邮件的概率，并选择概率较大的分类作为最终结果。
一、使用贝叶斯做垃圾邮件分类，判别垃圾邮件。工具/原料 工具：Pycharm软件 数据集：垃圾邮件 方法/步骤 1 引入训练的邮件，正常邮件500封，垃圾邮件500封。2 建立词汇表。3 求训练邮件、测试邮件的词表向量化，返回的是一个包含正常与垃圾邮件向量的二维数组。A.训练邮件——B.训练邮件 4 计算先验概率和条件概率...
本项目采用朴素贝叶斯和支持向量机(SVM)分类模型作为基础,通过对垃圾邮件和正常邮件的数据进行训练,旨在实现垃圾邮件的自动识别功能。 通过训练这两个分类模型,我们的目标是建立一个高效准确的垃圾邮件识别系统。当接收到新的邮件时,系统将对邮件文本进行预处理,并利用训练好的模型进行分类。根据模型的预测结果,我们可以...
1.3 使用贝叶斯分类邮件 将贝叶斯定理应用到机器学习中。来看一个简单的案例,垃圾邮件分类。 假设有这样的一些邮件,垃圾邮件称为 spam,非垃圾邮件称为 Ham。垃圾邮件内容可能是这样的 “Win money now ! make cash easy ”。 正常邮件则可能是这样 “How are you ” 等等。
2.以TF-IDF值筛选关键词,但是训练分类器时未加入拉普拉斯平滑,得到的分类器将926条非垃圾邮件数据中的20条误分为垃圾邮件,占比2.2%;1464条垃圾邮件数据中的1230条被正确分类,占比84%。 以上是在R语言用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件分类的全过程。如有做的不好或这不对的地方还请大家指正!