Training a classifier 训练一个分类器 既然已经有了特征,就可以训练分类器来试图预测一个帖子的类别,先使用贝叶斯分类器,贝叶斯分类器提供了一个良好的基线来完成这个任务。 scikit-learn中包括这个分类器的许多变量,最适合进行单词计数的是多项式变量。 """fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB# 使用sklearn中的...
本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法。 一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难。 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表。 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感...
前面几节介绍了一类分类算法——线性判别分析、二次判别分析,接下来介绍另一类分类算法——朴素贝叶斯分类算法1 (Naive Bayes Classifier Algorithm/NB)。朴素...
在上述例子中我们针对binary-value实现了Naive Bayes algorithm,对于多值也可以采用相同的方法,只是我们将 p(x_{i}|y) 建模为multinomial 分布而不是Bernoulli分布。 对于特征向量是连续的,我们也可以通过将其离散化即可,例如某个 x_{i} 表示居住面积,我们可以划分区间来进行离散化: 3. Laplace Smoothing 假设第...
Naive Bayesian algorithm for spam classification 朴素贝叶斯算法用于垃圾邮件分类 - nado-dev/Naive-Bayes-classifier
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。 朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一。
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。 朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一。
4、Naive Bayes Classifier 朴素贝叶斯分类器在这个问题上作出了一个最简单的假设——“属性条件独立性假设”,即对于已知类别,假设所有属性相互独立。换言之,假设每个属性独立地对分类结果发生影响。这样,朴素贝叶斯分类器便不必学习属性的联合分布,而是独立地考虑各个属性。
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。 朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一。