生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 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 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人.请问他患上感冒的概

1.背景 以前我在外面公司实习的时候,一个大神跟我说过,学计算机就是要一个一个贝叶斯公式的套用来套用去.嗯,现在终于用到了.朴素贝叶斯分类器据说是好多扫黄软件使用的算法,贝叶斯公式也比较简单,大学做概率题经常会用到.核心思想就是找出特征值对结果影响概率最大的项.公式如下: 什么是朴素贝叶斯,就是特征值相互独立互不影响的情况.贝叶斯可以有很多变形,这里先搞一个简单的,以后遇到复杂的再写. 2.数据集 摘自机器学习实战. [['my','dog','has','flea','problems','h

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景      以前我在外面公司实习的时候,一个大神跟我说过,学计算机就是要一个一个贝叶斯公式的套用来套用去.嗯,现在终于用到了.朴素贝叶斯分类器据说是好多扫黄软件使用的算法,贝叶斯公式也比较简单,大学做概率题经常会用到.核心思想就是找出特征值对结果影响概率最大的项.公式如下:        什么是朴素贝叶斯,就是特征值相互独立互不影响的情况.贝叶斯可以有很多变形,这里先搞一个简单的,以后遇到复杂的再写.

问题描述 关于朴素贝叶斯分类器的问题 朴素贝叶斯假设了各属性间的相互独立,如果对训练集中的每条记录,出现如: (年,月,日)->星期几 的这种不相互独立的情况,有没有什么解决方案可以配合朴素贝叶斯进行分类?

问题描述 各位大神,最近我在研究文本分类,用到了朴素贝叶斯方法,不知道它具体的分类过程,看了一些论文,发现说的也是很不清楚的,谁用这种方法具体做过文本分类,求指点!

    1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 ''' 3 >>> c = Classy() 4 >>> c.train(['cpu', 'RAM', 'ALU', 'io', 'bridge', 'disk'], 'architecture') 5 True 6 >>> c.train(['monitor', 'mouse', 'keyboard', 'microphone', 'headphones'], 'input_device

今天介绍一下朴素贝叶斯分类算法,讲一下基本原理,再以文本分类实践. 一个简单的例子 朴素贝叶斯算法是一个典型的统计学习方法,主要理论基础就是一个贝叶斯公式,贝叶斯公式的基本定义如下: 这个公式虽然看上去简单,但它却能总结历史,预知未来.公式的右边是总结历史,公式的左边是预知未来,如果把Y看出类别,X看出特征,P(Yk|X)就是在已知特征X的情况下求Yk类别的概率,而对P(Yk|X)的计算又全部转化到类别Yk的特征分布上来. 举个例子,大学的时候,某男生经常去图书室晚自习,发现他喜欢的那个女生也常

问题描述 朴素贝叶斯分类问题 高手请进 网上资料讲mahout 贝叶斯的很多,都是讲准备数据,划分测试集训练集,测试训练样本...但是,之后呢?有了这个测试很好的模型,怎么对其他的数据分类啊?比如我通过mahout进行朴素贝叶斯分类,得到训练集,测试也很好,那么有了这个训练集之后怎么对其他数据进行分类呢.说的越详细越好. 解决方案 运行mahout的朴素贝叶斯分类器 1.准备数据1.1 下载数据集,并解压 wget http://people.csail.mit.edu/jrennie/20Ne

最近研究了Python的两个GUI包,Tkinter和PyQT.这两个GUI包的底层分别是Tcl/Tk和QT.相比之下,我觉得PyQT使用起来更加方便,功能也相对丰富.这一篇用PyQT实现一个视频播放器,并借此来说明PyQT的基本用法.  视频播放器 先把已经完成的代码放出来.代码基于Python 3.5: import time import sys from PyQt4 import QtGui, QtCore from PyQt4.phonon import Phonon class Po