pytorch 朴素贝叶斯文本分类 / 张生荣

pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式

model.py: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch import nn import numpy a ...

朴素贝叶斯估计朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立分布假设的分类方法.首先根据特征条件独立的假设学习输入/输出的联合概率分布,然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 ...

目录一.项目背景二.数据处理与分析三.基于机器学习的文本分类–朴素贝叶斯 1. 模型介绍 2. 代码结构 3. 结果分析四.基于深度学习的文本分类–LSTM 1. 模型介绍 2. 代码结构 3 ...

概率论啊概率论,差不多忘完了. 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 1. 概述贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类.本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础--贝叶 ...

概念简介: 朴素贝叶斯基于贝叶斯定理,它假设输入随机变量的特征值是条件独立的,故称之为"朴素".简单介绍贝叶斯定理: 乍看起来似乎是要求一个概率,还要先得到额外三个概率,有用么?其 ...

这里再重复一下标题为什么是"使用"而不是"实现": 首先,专业人士提供的算法比我们自己写的算法无论是效率还是正确率上都要高. 其次,对于数学不好的人来说,为了实 ...

本文用的是sciki-learn库的iris数据集进行测试.用的模型也是最简单的,就是用贝叶斯定理P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B),计算每个类别在样本中概率(代码中是pLabel变量 ...

一.模型方法本工程采用的模型方法为朴素贝叶斯分类算法,它的核心算法思想基于概率论.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.朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一 ...

本文实例为大家分享了Python朴素贝叶斯实例代码,供大家参考,具体内容如下 #-*- coding: utf-8 -*- #添加中文注释 from numpy import * #过滤网站的恶意留言 ...

朴素贝叶斯(Naive Bayes,NB):朴素贝叶斯分类算法是学习效率和分类效果较好的分类器之一.朴素贝叶斯算法一般应用在文本分类,垃圾邮件的分类,信用评估,钓鱼网站检测等. 1.鸢尾花案例 #%% ...

本文实例讲述了PHP实现机器学习之朴素贝叶斯算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 机器学习已经在我们的生活中变得随处可见了.比如从你在家的时候温控器开始工作到智能汽车以及我们口袋中的智能手机.机器学 ...

本文实例讲述了Python实现的朴素贝叶斯算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 代码主要参考机器学习实战那本书,发现最近老外的书确实比中国人写的好,由浅入深,代码通俗易懂,不多说上代码: #enco ...

本代码实现了朴素贝叶斯分类器(假设了条件独立的版本),常用于垃圾邮件分类,进行了拉普拉斯平滑. 关于朴素贝叶斯算法原理可以参考博客中原理部分的博文. #!/usr/bin/python # -*- c ...

特点这是分类算法贝叶斯算法的较为简单的一种,整个贝叶斯分类算法的核心就是在求解贝叶斯方程P(y|x)＝［P(x|y)P(y)］/P(x) 而朴素贝叶斯算法就是在牺牲一定准确率的情况下强制特征x满足独 ...

目录一.概率知识基础 1.概率 2.联合概率 3.条件概率二.朴素贝叶斯 1.朴素贝叶斯计算方式 2.拉普拉斯平滑 3.朴素贝叶斯API 三.朴素贝叶斯算法案例 1.案例概述 2.数据获取 3.数 ...

特点这是分类算法贝叶斯算法的较为简单的一种,整个贝叶斯分类算法的核心就是在求解贝叶斯方程P(y|x)＝［P(x|y)P(y)］/P(x) 而朴素贝叶斯算法就是在牺牲一定准确率的情况下强制特征x满足独 ...

本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 朴素贝叶斯算法优缺点优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题缺点:对输入数据的准备方式敏感 ...

本文实例讲述了Java实现的朴素贝叶斯算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 对于朴素贝叶斯算法相信做数据挖掘和推荐系统的小伙们都耳熟能详了,算法原理我就不啰嗦了.我主要想通过java代码实现朴素贝叶 ...

文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题,本文记录我自己在做文本分类任务以及复现相关论文时的基本流程,绝大部分操作都使用了torch和torchtext两个库. 1. 文本数据预处理首先数据存储在三 ...

本文实例为大家分享了使用RNN进行文本分类,python代码实现,供大家参考,具体内容如下 1.本博客项目由来是oxford 的nlp 深度学习课程第三周作业,作业要求使用LSTM进行文本分类.和上一 ...