多项式朴素贝叶斯分类器(Python代码)
然后使用多项式朴素贝叶斯创建一个文本分类器。我们使用词袋方法对单词进行特征提取,特征表示每个单词在评论中出现的次数。然后生成2个多项分布:importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.model_selectionimporttra...
行空板MultinomialNB模型实现古诗词作者快速识别
MultinomialNB是一个用于文本分类的机器学习模型,属于scikit-learn库中的一部分。它是多项式朴素贝叶斯(MultinomialNaiveBayes)分类器的实现。下面是对MultinomialNB的详细介绍:概述·定义:MultinomialNB是朴素贝叶斯分类器的一种,专门用于离散型特征(通常是单词计数或词频等文本数据)。·朴素贝叶斯模型:基于...
自然语言处理中的文本分类技术
2.1朴素贝叶斯算法:朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类算法,在文本分类中被广泛应用。朴素贝叶斯算法假设各个特征之间相互独立,可以通过贝叶斯公式计算出样本属于每个类别的概率,并选择概率最大的类别作为最终分类结果。2.2支持向量机(SVM)算法:SVM算法是一种非常常用的文本分类算法,其主要思想是将高维空间中...
【机器学习】图解朴素贝叶斯
总结一下,朴素贝叶斯模型的分类过程如下流程图所示:3.伯努利与多项式朴素贝叶斯1)多项式vs伯努利朴素贝叶斯大家在一些资料中,会看到『多项式朴素贝叶斯』和『伯努利朴素贝叶斯』这样的细分名称,我们在这里基于文本分类来给大家解释一下:在文本分类的场景下使用朴素贝叶斯,那对应的特征就是单词,对应的类别标签就是,这...
机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤领域应用广泛。通过分析邮件中的关键词、短语出现频率等特征,算法能够准确识别并分类垃圾邮件和正常邮件。即使存在新类型的垃圾邮件攻击,由于其基于统计学习的方法,也能够快速适应并更新模型。2.文本分类在新闻分类、情感分析等领域,朴素贝叶斯算法同样表现出色。它能有效地对文档进行主题分...
七大机器学习常用算法精讲:朴素贝叶斯算法(二)
朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤领域应用广泛(www.e993.com)2024年9月17日。通过分析邮件中的关键词、短语出现频率等特征,算法能够准确识别并分类垃圾邮件和正常邮件。即使存在新类型的垃圾邮件攻击,由于其基于统计学习的方法,也能够快速适应并更新模型。文本分类在新闻分类、情感分析等领域,朴素贝叶斯算法同样表现出色。它能有效地对文档进行主题分类或...
文本分类:将文本分为不同的类别,如情感分析和主题分类等
二、文本分类的方法传统机器学习方法传统的机器学习方法在文本分类中得到了广泛应用。这些方法主要基于特征工程和统计模型,通过提取文本的关键特征,如词频、tf-idf值等,构建特征向量,并利用分类器进行分类。常用的分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。深度学习方法近年来,深度学习方法在文本分类中表现出...
北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲
(二)统计学习分类器:(1)支持向量机;(2)Adaboost算法;(3)子空间学习与稀疏表示。理解统计学习理论的基本原理、支持向量机的基本原理与线性分类器的联系。掌握支持向量机的优化目标构造方法、优化算法以及应用。掌握Adaboost的基本原理,弱分类器的基本概念以及分类器融合算法。掌握子空间学习与稀疏表...
重磅!GPT与Python联手,农大研究生连续在顶尖期刊上发表研究成果
“最新AI支持下近红外光谱数据分析”高级培训班,旨在帮助学员掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、自编码器、U-Net等)的基本原理及Python、...
OpenCV分享:2024年关键技能之 AI 初学指南
TensorFlow是谷歌在2015年开发的一个开源框架。它支持诸多分类和回归算法,并用于机器学习和深度学习的高性能数值计算。AirBnB、eBay和可口可乐等巨头都在使用TensorFlow。它提供了简化和抽象,可以使代码更小、更高效。TensorFlow广泛用于图像识别。另外有TensorFlowLite,它可以在移动设备和边缘设备部署模型。