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2024/11/1 22:41:29
利用基于贝叶斯定理的朴素贝叶斯分类器MultinomialNB进行多类分类(复习3)
本文是个人学习笔记,内容主要涉及MultinomialNB(Naive Bayes)对sklearn内置的fetch_20newsgroups——新闻数据抓取器从互联网上即时下载的新闻文本数据进行多类分类。
朴素贝叶斯模型被广泛应用于互联网新闻的分类、垃圾邮件的筛选等分类任务,它单独考…
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2024/11/1 22:37:06
BSM/BMN特征数据下载
依据https://github.com/wzmsltw/BSN-boundary-sensitive-network说明,从百度云下载好了特征数据 得到如图几个文件
进入到文件目录,执行( * 就是 *,不要像我一样把 *替换成01、…、05,执行了5次。。 )
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2024/11/3 20:41:45
Python 实现朴素贝叶斯代码演示
朴素贝叶斯可以细分为三种方法:分别是伯努利朴素贝叶斯、高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯。下文就这三种方法进行详细讲解和演示。
目录
一、伯努利朴素贝叶斯方法
1.1 例子解答
1.1.1 代码:
1.1.2 结果: 二、高斯朴素贝叶斯方法
2.…
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2024/9/27 15:58:21
机器学习-基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类
概率论是许多机器学习算法的基础,此篇博客会给出一些使用概率论进行分类的方法。
首先从一个最简单的概率分类器开始,然后给出一些假设来学习朴素贝叶斯分类器。我们称之为“朴素”,是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。
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2024/11/29 22:24:25