1.自动文本分类是对大量的非结构化的文字信息（文本文档、网页等）按照给定的分类体系，根据文字信息内容分到指定的类别中去，是一种有指导的学习过程。 分类过程采用基于统计的方法和向量空间模型可以对常见的文本网页信息进行分类，分类的准确率可以达到85%以上。分类速度50篇/秒。 2.要想分类必须先分词，进 ...
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2019-03-24 23:06:57
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Spark MLlib中分类和回归算法： -分类算法： pyspark.mllib.classification -朴素贝叶斯 NaiveBayes -支持向量机（优化：随机梯度下降）SVMWithSGD -逻辑回归 LogisticRegressionWithSGD // 从Spark 2.0开始 ...
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2019-01-16 19:48:26
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1 朴素贝叶斯法的学习与分类1.1 基本原理2 参数估计2.1 极大似然估计2.2 算法2.3 贝叶斯估计 1 朴素贝叶斯法的学习与分类 Naive Bayes是基于贝叶斯定理和特征条件独立的假设的分类方法。对于给定的训练数据，首先基于特征条件独立学习输入和输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定 ...
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2018-03-02 22:12:08
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1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了，常用的有Bernoulli和Multinomial两种。在文本分类上经常会用到这两种方法。在词袋模型中，对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c ...
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2017-07-26 23:33:33
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前面文章已经介绍了朴素贝叶斯算法的原理，这里基于NavieBayes算法对newsgroup文本进行分类測试。 文中代码參考：http://blog.csdn.net/jiangliqing1234/article/details/39642757 主要内容例如以下： 1、newsgroup数据集介 ...
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2017-07-09 10:35:18
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mllib是老的api，里面的模型都是基于RDD的，模型使用的时候api也是有变化的(model这里是naiveBayes)， （1：在模型训练的时候是naiveBayes.run(data: RDD[LabeledPoint])来训练的，run之后的返回值是一个NaiveBayesModel对象， ...
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2017-05-16 14:51:50
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ML3.1 介绍e1071包实施朴素贝叶斯分类的函数，本例使用klaR包中的NaiveBayes函数，因为该函数较之前者增加了两个功能，一个是可以输入先验概率，另一个是在正态分布基础上增加了核平滑密度函数。为了避免过度拟合，在训练时还要将数据分割进行多重检验，所以我们还使用了caret包的一些函数进 ...
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2017-04-19 09:33:51
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naivebayes朴素贝叶斯分类器原理公式分解：1.p(word|categroy)=p(分类category的文档中出现word的文档总数)/分类category总文档数p(word|categroy)意思为在category分类中word出现的概率2.p(doc|categroy)=p(word1|categroy)*p(word2|categroy)*...*p(wordn|categroy)p(doc|cat..
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2016-07-19 14:08:00
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案例三比较简单，不需要自己写公式算法，使用了R自带的naiveBayes函数。 代码如下： 预测结果为： 和原数据一样！ *********************************这里是分割线************************************** 我们再拿这个方法来预测 ...
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2016-05-25 14:59:32
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