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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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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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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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
# 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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朴素贝叶斯算法仍然是流行的挖掘算法之一，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提，就会导致算法精度在某种程度上受影响朴素贝叶斯的实现流程1.理解先验概率和后验概率的区别？&n
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2023-12-07 22:48:11
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朴素贝叶斯（西瓜数据集分类，社区恶意留言分类，垃圾邮件分类，新浪新闻分类），AODE分类器 代码实现以下代码为本人学习后，修改或补充后的代码实现，数据集和原代码请参考：https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning西瓜数据集分类import numpy as np
from math import exp, sqrt, pi
def getDa
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2024-06-14 10:16:03
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# 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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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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代码实现西瓜分类，我们先上数据：我的编程实现过程非常杂糅，没有系统，而且我的python也没学多久，所以用的都是简单的循环、函数。在编程过程中，我把色泽变量记为x1，根蒂记为x2，敲声记为x3，纹理记为x4，脐部记为x5，触感记为x6，密度记为x7，含糖率记为x8，是否为好瓜这一名义变量记好瓜为0，坏瓜为1。接下来，我们引入一些有关朴素贝叶斯算法的基础知识： 首先是计算先验概率： 在实际编程过程中
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2024-02-29 10:01:07
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1、贝叶斯定理在一个论域中，某个事件A发生的概率用P(A)表示。事件的条件概率P(A|B)的定义为：在事件B已经发生的前提下事件A发生的概率。公式如下：那么给一个样本X分类，即已知一组类 Y1 , Y2 , …, Yk 和一个未分类样本X， 判断X应该属于Y1, Y2, …, Yk 其中哪个类别。利用贝叶斯定理，则问题转换为：样本X属于这k个类中的哪一个类的几率最大。公式如下：2、算法分析假设
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2024-01-29 17:34:27
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一、朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)朴素贝叶斯中的朴素一词的来源就是假设各特征之间相互独立。这一假设使得朴素贝叶斯算法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。1、条件概率 设A，B为任意两个事件，若P(A)>0，我们称在已知事件A发生的条件下，事件B发生的概率为条件概率，记为P(B|A)，并定义2、全概率公式 如果 P(Ai)>0，则对任一事件B，有
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2024-08-28 22:03:46
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最近工作中涉及到文本分类问题，于是就简单的看了一下朴素贝叶斯算法（Naive Bayes），以前对该算法仅仅停留在概念上的了解，这次系统的查阅资料学习了一下。朴素贝叶斯算法以贝叶斯定理为理论基础，想起大学时学习概率论与数理统计时，老师仅仅讲授贝叶斯定理，却没有引申讲一下朴素贝叶斯算法。上学时，学习很多数学定理时，心里都有个疑问，这个到底有什么用
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2023-11-09 05:36:21
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朴素贝叶斯朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。贝叶斯公式：P(A|B) =
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2023-12-14 02:51:14
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朴素贝叶斯算法是一种有监督的分类算法，可以进行二分类，或者多分类。基于概率论的贝叶斯定理，应用非常广泛，从文本分类、垃圾邮件过滤器、医疗诊断等等。朴素贝叶斯适用于特征之间的相互独立的场景，例如利用花瓣的长度和宽度来预测花的类型。“朴素”的内涵可以理解为特征和特征之间独立性强。算法python实现如下，共收集两个代码，代码1为使用iris数据集，仅输出预测准确率，代码2使用简单的文字词语，进行预测某
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2023-11-15 15:49:44
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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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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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简介 NaïveBayes算法，又叫朴素贝叶斯算法，朴素：特征条件独立；贝叶斯：基于贝叶斯定理。属于监督学习的生成模型，实现简单，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。在大量样本下会有较好的表现，不适用于输入向量的特征条件有关联的场景。基本思想 (1)病人分类的例子 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表：症状 职业 疾病 ——————————————————&nb
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2023-12-13 09:30:28
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大家好，沉寂了好久之后，终于决定发第二篇文章。闲话少叙，请看正文。 朴素贝叶斯是贝叶斯决策论的一部分，在讲述贝叶斯之前，先阐述一下贝叶斯决策论。 一、贝叶斯决策论 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。我们以多分类任务为例来解释其基本原理 1.1贝叶斯条件风险的提出：假设有N种可能的类别标记，即,表示将一个真实标记为的样本误分为所产生的损失。那么基于后验概率P(|),我们可以将样本x分
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2024-07-08 10:10:38
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