贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-08-16 13:48:00
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本章的假设前提是不同类之间存在相关性。连续的特征向量不是孤立的。
1，贝叶斯分类器
2，马尔科夫链模型
3，the viterbi algorithm
4, 信道均衡（channel equalization）:任务是回复被传输通道或者噪音破坏的信息序列。
5，隐式马尔科夫模型
6，带状态持续模型（state duration model）的HMM
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2014-07-25 11:05:21
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改善特征提取往往可以对分类的accuracy（和precision和召回率）有显著的正面影响。在本文中，我将评估word_feats的两项修改特征提取的方法：
过滤停用词 包含二元语法搭配
为了有效地做到这一点，我们将修改前面的代码，这样我们就可以使用任意的特征提取函数，它接收一个文件中的词，并返回特征字典。和以前一样，我们将使用这些特征来训练朴素贝叶斯分类器。
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2014-07-19 11:22:04
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情感分析正成为研究和社交媒体分析的热点领域，尤其是在用户评论和微博上。它是文本挖掘的一种特殊情况，一般关注在识别正反观点上，虽然它常不很准确，它仍然是有用的。为简单起见（因为训练数据容易获取），我将重点放在2个可能的情感分类：积极的和消极的。
NLTK 朴素贝叶斯分类
NLTK附带了所有你需要的情感分析的入手的东西：一份带有分为POS和NEG类别的电影评论语料，以及一些可训练分类器。我...
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2014-07-19 02:14:25
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1、线性分类器（Linear Regression） 1.1贝叶斯分类器 朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器，以垃圾邮件分类为例子，需要特征之间满足条件独立的假设； 局限性： （1）要求自变量和因变量之间满足线性关系； （2）因变量是定量变量，不可以是分类变量；如果因变量是分类变量，必须用l...
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2014-07-16 21:09:56
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-07-09 15:36:36
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-07-07 18:07:11
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-07-03 22:53:16
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2014-06-14 12:35:01
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