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深度 | 朴素贝叶斯模型算法研究与实例分析

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深度 | 朴素贝叶斯模型算法研究与实例分析

(白宁超 2018年9月3日15: 56:20)

导读:朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一,其在文本分类方面简单易行,且取得不错的分类效果。所以很受欢迎,对于朴素贝叶斯的学习,本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导,为了加深理解,采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述。然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法,并在屏蔽社区言论、垃圾邮件、个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用,包括创建数据集、数据预处理、词集模型和词袋模型、朴素贝叶斯模型训练和优化等。然后结合复旦大学新闻语料进行朴素贝叶斯的应用。最后,大家熟悉其原理和实现之后,采用机器学习sklearn包进行实现和优化。由于篇幅较长,采用理论理解、案例实现、sklearn优化三个部分进行学习。(本文原创,转载必须注明出处:朴素贝叶斯模型算法研究与实例分析)

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实现 | 朴素贝叶斯模型算法研究与实例分析

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实现 | 朴素贝叶斯模型算法研究与实例分析

(白宁超 2018年9月2日 11: 16:31)

 

导读:朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一,其在文本分类方面简单易行,且取得不错的分类效果。所以很受欢迎,对于朴素贝叶斯的学习,本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导,为了加深理解,采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述。然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法,并在屏蔽社区言论、垃圾邮件、个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用,包括创建数据集、数据预处理、词集模型和词袋模型、朴素贝叶斯模型训练和优化等。然后结合复旦大学新闻语料进行朴素贝叶斯的应用。最后,大家熟悉其原理和实现之后,采用机器学习sklearn包进行实现和优化。由于篇幅较长,采用理论理解、案例实现、sklearn优化三个部分进行学习。(本文原创,转载必须注明出处:朴素贝叶斯模型算法研究与实例分析)

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理论 | 朴素贝叶斯模型算法研究与实例分析

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理论 | 朴素贝叶斯模型算法研究与实例分析

(白宁超 2018年9月4日10:00:31)

导读:朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一,其在文本分类方面简单易行,且取得不错的分类效果。所以很受欢迎,对于朴素贝叶斯的学习,本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导,为了加深理解,采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述。然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法,并在屏蔽社区言论、垃圾邮件、个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用,包括创建数据集、数据预处理、词集模型和词袋模型、朴素贝叶斯模型训练和优化等。然后结合复旦大学新闻语料进行朴素贝叶斯的应用。最后,大家熟悉其原理和实现之后,采用机器学习sklearn包进行实现和优化。由于篇幅较长,采用理论理解、案例实现、sklearn优化三个部分进行学习。(本文原创,转载必须注明出处:朴素贝叶斯模型算法研究与实例分析)

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贝叶斯模型文献阅读指南

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  估计有些读者已经读了Kevin Knight教授的“Bayesian Inference with Tears”,在这篇为自然语言处理研究者写的88集团赠送38彩金贝叶斯推理的指南性文章中,他同时提到了:
  “I’ve assembled this tutorial workbook from natural language papers that I’ve tried to understand. If you want to read original work, check out Sharon Goldwater’s reading list on the web. ” 继续阅读