機器學習-資料分析之樸素貝葉斯過濾垃圾郵件
資料分析之過濾垃圾郵件
前沿
之前也學了一些資料分析的案例從一直沒有記錄，所有準備從現在開始把所學的都記錄在CSDN中。如果大家看到我的博文有什麼不理解或者還想學習更深入的可以去上面的網站。
樸素貝葉斯之過濾垃圾郵件
使用樸素貝葉斯解決一些生活中的問題。先從文字內容得到字串列表，然後生成詞向量。我們看一下使用樸素貝葉斯對電子郵件進行分類的步驟：
- 收集資料：提供文字檔案
- 準備資料：將文字檔案解析成詞條向量
- 分析資料：檢查詞條卻保解析的正確性
- 訓練演算法：使用我們自己簡歷的trainNB0()函式
- 測試演算法：使用classifyNB0()，並構建一個新的測試函式來計算文件集的錯誤率。
- 使用演算法：構建一個完整的程式對一組文件進行分類，講錯分的文件輸出到螢幕上。
1、收集資料
相關推薦
機器學習-資料分析之樸素貝葉斯過濾垃圾郵件
資料分析之過濾垃圾郵件 前沿 之前也學了一些資料分析的案例從一直沒有記錄，所有準備從現在開始把所學的都記錄在CSDN中。如果大家看到我的博文有什麼不理解或者還想學習更深入的可以去上面的網站。 樸素貝葉斯之過濾垃圾郵件 使用樸素貝葉斯解決一些生活中的問題。先從文字內容得
【python與機器學習入門3】樸素貝葉斯2——垃圾郵件分類
參考部落格：樸素貝葉斯基礎篇之言論過濾器 （po主Jack-Cui,《——大部分內容轉載自 參考書籍：《機器學習實戰》——第四章4.6
機器學習分類演算法之樸素貝葉斯
一、概念 樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）是以條件概率為基礎的分類器，是一種監督演算法，常被用於文字分類和垃圾郵件過濾。貝葉斯理論解決的是逆向概率問題，即通過已經發生的已知的概率來推測未發生的事將會發生的概率。 二、計算 樸素貝葉斯各個事件發
機器學習-分類演算法之樸素貝葉斯
條件概率公式:P(A|B) = P(AB)/P(B) 貝葉斯定理:P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B) 樸素貝葉斯演算法思想:給定一個待分類的資料 X={a1,a2,……,aN},即N個特徵項，目標分類集合Y={y1,y2,……,yK}，即有K個分類 通過計算P
機器學習經典演算法之樸素貝葉斯分類
很多人都聽說過貝葉斯原理，在哪聽說過？基本上是在學概率統計的時候知道的。有些人可能會說，我記不住這些概率論的公式，沒關係，我儘量用通俗易懂的語言進行講解。 /*請尊重作者勞動成果，轉載請標明原文連結：*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/11069659
使用樸素貝葉斯過濾垃圾郵件
split文字分割函式 mySent='This book is the best book on Python or M.L. I have ever laid eyes upon.' ret=mySent.split() print(ret) 輸出 ['This', '
樸素貝葉斯-過濾垃圾郵件程式碼例項詳解
1.問題描述 過濾垃圾郵件 2.思考過程 （1）收集資料：提供文字檔案 （2）準備資料：將文字檔案解析成詞條向量 此處我們需要從給予的文字文件中構建自己的詞列表（將文字內容進行詞分割，過濾不需要的），也就是要建立符合實際情況的文字解析規則和過濾器（此處發現pytho
（筆記）斯坦福機器學習第六講--樸素貝葉斯
span || -h 沒有 height 單純 去除 變量 logistic 本講內容 1. Naive Bayes（樸素貝葉斯） 2.Event models（樸素貝葉斯的事件模型） 3.Neural network （神經網絡） 4.Support vector mac
機器學習實戰筆記3—樸素貝葉斯
注：此係列文章裡的部分演算法和深度學習筆記系列裡的內容有重合的地方，深度學習筆記裡是看教學視訊做的筆記，此處文章是看《機器學習實戰》這本書所做的筆記，雖然演算法相同，但示例程式碼有所不同，多敲一遍沒有壞處，哈哈。（裡面用到的資料集、程式碼可以到網上搜索，很容易找到。）。Python版本3.6
【python和機器學習入門3】樸素貝葉斯1——過濾惡意留言
參考部落格：（po主Jack-Cui,《——大部分內容轉載自 參考書籍：《機器學習實戰》——第四章4.5 一 樸素貝葉斯理論 二 demo：過濾網站惡意留言 以線上社群留言為例。為了不影響社群的發展，我們要遮蔽侮辱性的言論，所以要構建一個快速過濾器，如果某
《機器學習實戰》基於樸素貝葉斯分類演算法構建文字分類器的Python實現
Python程式碼實現：#encoding:utf-8 from numpy import * #詞表到向量的轉換函式 def loadDataSet(): postingList = [['my','dog','has','flea','problems','help','please'],
機器學習及python實現——樸素貝葉斯分類器
問題引入 考慮構建一個垃圾郵件分類器，通過給定的垃圾郵件和非垃圾郵件的資料集，通過機器學習構建一個預測一個新的郵件是否是垃圾郵件的分類器。郵件分類器是通常的文字分類器中的一種。 樸素貝葉斯方法 貝葉斯假設 假設當前我們已經擁有了一批標識有是垃圾郵
機器學習實戰筆記4(樸素貝葉斯)
前面介紹的kNN和決策樹都給出了“該資料例項屬於哪一類”這類問題的明確答案，而有時候的分類並不能給出明確的答案，本節講解使用概率論進行分類的方法。 1：簡單概念描述 概念比較簡單，這裡我摘抄自百度百科，很容易理解。 樸素貝葉斯模型(NaiveBayesian classif
用Python Scikit-learn 實現機器學習十大演算法--樸素貝葉斯演算法（文末有程式碼）
1，前言 很久不發文章，主要是Copy別人的總感覺有些不爽，所以整理些乾貨，希望相互學習吧。不囉嗦，進入主題吧，本文主要時說的為樸素貝葉斯分類演算法。與邏輯迴歸，決策樹一樣，是較為廣泛使用的有監督分類演算法，簡單且易於理解（號稱十大資料探勘演算法中最簡單的演算法）。但
Python與機器學習（五）樸素貝葉斯分類
1.安裝中文分詞器 由於本文是對中文文字進行分類，故需要用到中文分詞器，而結巴分詞則是Python支援較好的一款分詞器。 使用命令安裝： pip3 install jieba3k 或者下載結巴分詞檔案【下載】 結巴分詞測試： 結巴分詞支援三種分詞模式： 精確模式，也是結巴
機器學習筆記－－樸素貝葉斯 &三種模型＆sklearn應用
樸素貝葉斯 Naive Bayes 貝葉斯定理 根據條件概率公式： 在B條件下A發生的概率： P(A∣B)=P(AB)P(B) 在A條件下B發生的概率： P(B∣A)=P(AB)P(A) 則 P(A∣B)P(B)=P(AB)=P(B∣A)P(A)
用Python開始機器學習（6：樸素貝葉斯分類器）
樸素貝葉斯分類器是一個以貝葉斯定理為基礎，廣泛應用於情感分類領域的優美分類器。本文我們嘗試使用該分類器來解決上一篇文章中影評態度分類。1、貝葉斯定理假設對於某個資料集，隨機變數C表示樣本為C類的概率，F1表示測試樣本某特徵出現的概率，套用基本貝葉斯公式，則如下所示：上式表示對
基於樸素貝葉斯的垃圾郵件過濾
1.文字切分 #對於一個文字字串，可以使用Python的string.split()方法將其切分 mySent = 'This book is the best book on python or M.L. I have ever laid eyes upon' word
樸素貝葉斯演算法----垃圾郵件識別
問題是什麼？問題是，給定一封郵件，判定它是否屬於垃圾郵件。按照先例，我們還是用 D 來表示這封郵件，注意 D 由 N 個單片語成。我們用 h+ 來表示垃圾郵件，h- 表示正常郵件。問題可以形式化地描述為求： P(h+|D) = P(h+) * P(D|h+) / P(D) P
Python實現基於樸素貝葉斯的垃圾郵件分類
聽說樸素貝葉斯在垃圾郵件分類的應用中效果很好，尋思樸素貝葉斯容易實現，就用python寫了一個樸素貝葉斯模型下的垃圾郵件分類。在400封郵件（正常郵件與垃圾郵件各一半）的測試集中測試結果為分類準確率95.15%，在僅僅統計詞頻計算概率的情況下，分類結果還是相當不