07 机器学习 - 朴素贝叶斯分类算法(案例二)

利用大量邮件先验数据,使用朴素贝叶斯分类算法来自动识别垃圾邮件。python实现:#过滤垃圾邮件 def textParse(bigString): #正则表达式进行文本解析 import re listOfTokens = re.split(r'\W*',bigString) return [to...

06 机器学习 - 朴素贝叶斯分类算法(案例一)

需求以在线社区的留言板为例。为了不影响社区的发展,我们要屏蔽侮辱性的言论,所以要构建一个快速过滤器,如果某条留言使用了负面或者侮辱性的语言,那么就将该留言标识为内容不当。过滤这类内容是一个很常见的需求。对此问题建立两个类别:侮辱类和非侮辱类,使用1和0分别标识。有以下先验数据,使用bayes算法对未...

05 机器学习 - 朴素贝叶斯分类算法原理

05 机器学习 - 朴素贝叶斯分类算法原理

1.概述贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种注:朴素的意思是条件概率独立性,此处要想真正理解,需要有概率论的基础知识P(A|x1x2x3x4)=p(A|x1)*p(A|x2)p(A|x3)p(A|x4...

《机器学习实战》基于朴素贝叶斯分类算法构建文本分类器的Python实现

============================================================================================ 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记,包含对其中算法的理解和算法的Python代码实现 ...

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