樸素貝葉斯

機器學習是將資料轉化為決策面的過程

scikit-learn縮寫為sklearn

訓練乙個分類器，學習之後**其處理的準確性：

def nbaccuracy(features_train, labels_train, features_test, labels_test):

from sklearn.*****_bayes import gaussiannb

clf = gaussiannb()

clf.fit(features_train, labels_train)

pred = clf.predict(features_test)

# labels_test的標籤是我們之前就打好的，所以可以**準確性

accuracy = clf.score(features_test, labels_test)

return accuracy

事實上，貝葉斯更像是這樣的一種表示

樸素貝葉斯用於判斷文字中是否有哪個關鍵字有很強的優勢，然而卻不能用於判斷句子順序。用改模型可以判斷作者寫作風格，進而判斷郵件作者是誰。

樸素貝葉斯

樸素貝葉斯演算法是一種基於概率統計的分類方法，它主要利用貝葉斯公式對樣本事件求概率，通過概率進行分類。以下先對貝葉斯公式做個了解。對於事件a b，若p b 0，則事件a在事件b發生的條件下發生的概率為 p a b p a b p b 將條件概率稍作轉化即可得到貝葉斯公式如下 p a b p b a ...

樸素貝葉斯

1.準備資料 從文字中構建詞向量 2.訓練演算法 從詞向量計算概率 3.測試演算法 儲存為 bayes.py 檔案 參考 coding utf 8 from numpy import 文字轉化為詞向量 def loaddataset postinglist my dog has flea probl...

樸素貝葉斯

機器學習是將資料轉化為決策面的過程 scikit learn縮寫為sklearn 訓練乙個分類器，學習之後 其處理的準確性 def nbaccuracy features train,labels train,features test,labels test from sklearn.bayes ...