前文回顾上一篇文章介绍了朴素贝叶斯算法的相关知识，包括以下几方面：朴素贝叶斯算法的基本原理公式推导贝叶斯准则(条件概率公式)构建训练、测试简易文本分类算法拉普拉斯平滑修正其中公式推导这一部分较为重要，利用条件概率解决问题也是朴素贝叶斯的基本思想，所以理解贝叶斯准则如何得到，以及如何应用十分重要，也是后期构建算法的基础。现实生活中朴素贝叶斯算法应用广泛，如文本分类，垃圾邮件的分类，信用评估，钓鱼网站
目录标题一、什么是朴素贝叶斯？二、利用朴素贝叶斯进行情感分析1. 数据类别说明2. 什么是词袋模型3. 数据展示4. 利用词袋模型进行词表构建5. 到了这一步，我们的前期工作都已经准备好了，有了样本的向量化数据，开始进行 `朴素贝叶斯分类器构造`：6. 进行测试使用三、完整源码 一、什么是朴素贝叶斯？朴素贝叶斯公式推导二、利用朴素贝叶斯进行情感分析结合之前的公式推导，进行代码编程，以情感分析为例
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2023-10-16 19:35:59
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朴素贝叶斯模型试图从一系列文档集合中寻找对目标（输出）变量有预测作用的关键词。当目标变量是要预测的情感时，模型将寻找那些能预测该情感的词。朴素贝叶斯模型的一个好处是，其内部的系数会将词或词条映射为类似于 VADER 中的情感得分。只有这时，我们才不必受限于让人来决定这些分数应该是多少，机器将寻找任何其认为的“最佳”得分。from nlpia.data.loaders import get_data
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2024-04-18 14:57:03
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贝叶斯分类（朴素）• 是一种统计学分类方法• 可以用来对一个未知的样本判定其属于特定类的概率• 分类模型是在有指导的学习下获得• 分类算法可与决策树和神经网络算法媲美• 用于大型数据库时具有较高的分类准确率和高效率。基础概念朴素贝叶斯分类的假设前提：类别C确定的情况下，不同属性(X1,X2)间是相互独立的，即条件独立。(朴素即为条件独立)即：C确定下，P(X1,X2)=P(X1)P(X2) ；或表
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2023-11-29 11:21:12
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1 from numpy import zeros,array
2 from math import log
3
4 def loadDataSet():
5 #词条切分后的文档集合，列表每一行代表一个email
6 postingList=[['your','mobile','number','is','award','bon
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2023-12-26 10:36:22
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朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，例如垃圾邮件过滤、情感分析和文本分类。它的基本思想是通过计算特征出现的条件概率来进行分类，假设特征之间是条件独立的。这篇博文将详细介绍如何实施朴素贝叶斯分类器，并在实际中解决问题的每一个步骤。
## 版本对比
在本文中，我们将比较朴素贝叶斯的几个版本，分析它们的适用场景。
```mermaid
quadr
# Java朴素贝叶斯算法情感分析
朴素贝叶斯算法是一种用于分类问题的机器学习算法。情感分析是指通过分析文本中的语义和情感信息，来判断文本的情感倾向。在本文中，我们将使用Java编程语言来实现朴素贝叶斯算法进行情感分析。
## 什么是朴素贝叶斯算法？
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设特征之间相互独立，且每个特征对于分类的贡献是相互独立的。朴素贝叶斯算法通过计算每个特征在各
原创
2023-08-03 15:08:30
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# 使用朴素贝叶斯进行Python文本情感分析的步骤指南
文本情感分析是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要任务，能够帮助我们理解文本的情感倾向。在本篇文章中，我们将一步一步地实现一个简单的文本情感分析模型，使用朴素贝叶斯算法作为基础。
## 整体流程
在开始之前，我们先明确整个项目的步骤。以下是文本情感分析的基本流程：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-19 08:33:31
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学习如何使用斯坦福CoreNLP Java API来进行情感分析(sentiment analysis)。前几天，我还写了一篇关于如何使用TextBlob API在Python里做情感分析，我已经开发了一个应用程序，会筛选出给定关键词的推文(tweets)的情感，现在看看它能做什么。什么是斯坦福CoreNLP？斯坦福CoreNLP是一个Java自然语言分析库，它集成了所有的自然语言处理工具，包括词
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2023-09-15 22:41:06
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继上一篇配置好hadoop和eclipse环境之后。我开始做我的实验。 实验内容：通过贝叶斯公式对文件分类到某个文件夹中。 实验项目链接： 实验原理：贝叶斯分类器，通过其名字我们就可以知道，是以贝叶斯公式为基础。 公式如下：这里P（B|A）我们称作后验概率，P(B)我们称作先验概率。在本实验中我们需要去预测某个文件属于哪个文件夹的类的概率。因为文件中包括很多单词，我们是通过对已知单词求其后验概率然
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2024-01-05 19:53:27
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本节旨在介绍模型核查方法，从以下三个方面阐述：背景，主要介绍模型核查的逻辑，引出后验预测核查；介绍后验预测核查的过程；通过 rethinking 包实现一个二项分布的例子。1. 背景在建模方法上，乔治·博克斯的观点广为流传：
"Remember that all models are wrong; the practical question is how wrong do they hav
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2024-07-04 22:07:19
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一、具体流程： 朴素贝叶斯分类的正式定义如下： 1、设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。 2、有类别集合。 3、计算。 4、如果，则。
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2023-10-11 00:01:00
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机器学习|朴素贝叶斯算法（一）-贝叶斯简介及应用机器学习|朴素贝叶斯算法（二）-用sklearn实践贝叶斯机器学习|朴素贝叶斯算法（三）-深入理解朴素贝叶斯原理一、 贝叶斯贝叶斯简介：贝叶斯（RE V Thomas Bayes），英国数学家。
贝叶斯算法源于用来-解决一个“逆向概率”的问题。贝叶斯要解决的问题： 正向概率：假设袋子里面有N个白球，M个黑球，闭着眼伸手去摸球，摸出白球的概率是多少 逆
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2024-06-14 10:04:02
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一、概述 贝叶斯算法是一系列分类算法的总称，这类算法均是以贝叶斯定理为基础，所以将之统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是其中应用最为广泛的分类算法之一。 朴素贝叶斯分类器是基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。二、核心思想 用p1(x, y)表示数据点（x, y)输入类别1的概率，用p2(x, y)表示数据点（x, y
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2023-12-17 11:26:17
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朴素贝叶斯 概述贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。贝叶斯理论 & 条件概率贝叶斯理论我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示：我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y)
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2024-06-07 07:37:40
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朴素贝叶斯原理及实现理论概率相关知识介绍代码实现 本文参考自鲁东大学人工智能学院课程内容百度百科解释：朴素贝叶斯法（Naive Bayes model）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bay
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2023-12-16 16:48:45
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朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。1 数学知识贝叶斯定理：特征条件独立假设：2 朴素贝叶斯2.1 算法原理输入空间：输出空间：y={C1，C2，…,CK}。训练集：T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}。对于
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2024-04-25 10:38:50
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# Snownlp与朴素贝叶斯的情感分类
在人工智能和自然语言处理的领域，情感分类是一个重要的研究方向。它的核心任务是判断文本所表达的情感倾向，比如积极、消极或中立。本文将围绕Snownlp这个Python库以及朴素贝叶斯算法展开讨论，帮助读者理解如何利用这一技术进行情感分类。
## 什么是Snownlp？
Snownlp是一个用Python实现的中文文本处理库，专注于自然语言处理（NLP）
目录朴素贝叶斯和情感分类1 朴素贝叶斯分类器2 训练朴素贝叶斯分类器3 例子4 情感分析优化5 朴素贝叶斯作为一种语言模型6 评估指标：精确度，召回率，F-measure7 测试集和交叉验证8 特征选择9 小结朴素贝叶斯和情感分类我们将介绍朴素贝叶斯算法，并将其应用于文本分类，即为整个文本或文档分配标签或类别。我们关注一个常见的文本分类任务，情感分析，情感的提取，作者对某个对象表达的积极或消极的倾
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2024-01-25 19:08:49
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NB独立性假设在给定条件x 下yi的发生概率p(yi | X) = p(yi, X) / p(X) = p(yi) * p(X | yi) / p(X)p(yi | X) 后验p(X) 常量C，而且分母是一样p(yi) = yi / y 标签yi的先验概率p(X | yi) = p(x1,x2,…xn |yi) = p(x1 | yi) * p(x2 | yi) * …* p(xn | yi) 似然函数单词在文章中发生的概率#coding=utf8#Usage:#Trainin
原创
2021-06-04 17:04:20
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