应用朴素贝叶斯分类器时候，发现报错无法解析名称 NaiveBayes.fit 这是因为 你想用NaiveBayes。适用于MATLAB R2018b。 根据NaiveBayes的R2014b发布说明，fit被fitNaiveBayes取代： 同时根据R2018a发布说明fitNaiveBayes被fitcnb取代。 因此，使用fitcnb即可。 将NaiveBayes.fit 改为 fitcnb 就好啦！！！ 参考链接: 链接: 点击这里.
这种学习方法基于条件概率，也就是通过已经给定的东西来推断一件事情的发生可能性。朴素贝叶斯应用了贝叶斯定理和朴素独立性假设。
在前面的文章中，我们讨论了朴素贝叶斯文本分类器的理论背景以及在文本分类中使用特征选择技术的重要性。在本文中，我们将结合两种方法，用JAVA简单实现朴素贝叶斯文本分类算法。你可以Github上下载分类器的开源代码，代码遵守GPL v3(通用公共许可证第三版草案)。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/76176743
朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法，对于二分类问题，并且数据集特征为离散型属性的时候， 使用起来非常的方便。原理简单，训练效率高，拟合效果好。
Bayes判别，它是基于Bayes准则的判别方法，判别指标为定量资料，它的判别规则和最大似然判别、Bayes公式判别相似，都是根据概率大小进行判别，要求各类近似服从多元正态分布。
Part 1: 本文解决的问题: 我在有这样的一个数据集，里面存放了人们对近期播放电影的评价，当然评价也就分成两部分，好评和差评。我们想利用这些数据训练一个模型，然后可以自动的对影评做出判断，到底是好评还是差评，差评的话，那么我们赶紧删掉它，哈哈。 好吧，这就是自然语言处理领域的基本问题：文本分类。文本分类在我们的日常生活中有非常多的应用，最有名的当属垃圾邮件过滤啦。我们肯定希望不要受到垃圾邮件，但是我们更不希望正常的邮件被当做垃圾邮件过滤掉了。这对我们分类的精度提出了很高的要求。 Part 2：本文的结
这个数据集源自 Kaggle 比赛,由 StumbleUpon 提供。比赛的问题涉及网页中推荐的页面是短暂(短暂存在,很快就不流行了)还是长久(长时间流行)。
最近一个月，过年的时候天天在家里呆着，年后公司的事情也不断，有一段时间没有更新博客了。PyMining是我最近一段时间构思的一个项目，虽然目前看来比较微型。该项目主要是针对中文文本的数据挖掘算法的实验与应用。从项目的目标来说，希望使用者可以很方便的使用现有的数据挖掘、机器学习算法与添加需要的算法。 项目概述 项目目前主要关注中文文本的数据挖掘算法。由于每种数据挖掘算法的局限性都很大，就拿分类算法一样，决策树、朴素贝叶斯这两种算法都有着自己的特性，只能在某一种类型的类型的数据上应用比较良好，比如朴素贝叶斯，
朴素贝叶斯 朴素指的是"独立" 朴素贝叶斯是分类算法,可以给出每种类别发生的概率 善于计算几个独立事件同时发生的概率(文章分类) 关于独立事件(职业, 体型, 身高 各自独立) 样本编号 职
分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。虽然都是把某个对象划分到某个类别中，但是分类的类别是已经预定义的，而聚类操作时，某个对象所属的类别却不是预定义的。所以，对象所属类别是否为事先，是二者的最基本区别。而这个区别，仅仅是从算法实现流程来看的。
r与python差异比较大的一个地方就是，python的机器学习算法集中程度比较高，比如sklearn，就集成了很多的算法，而R语言更多时候需要一个包一个包去了解，比较费时费力，对于python转过来的朋友非常不友好，抽空整理了工作中常用的R包如下：
朴素贝叶斯是jiyu贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。即对于给定训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入\输出的联合概率分布，然后基于此模型，对于给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。
特征提升特征抽取使用CountVectorizer并且不去掉停用词的条件下,对文本特征进行量化的朴素贝叶斯分类性能测试使用TfidfVectorizer并且不去掉停用词的条件下,对文本特征进行量化的朴素贝叶斯分类性能测试.分别使用CountVectorizer与TfidfVectorizer,并且去掉停用词的条件下，对文本特征进行量化的朴素贝叶斯分类性能测试特征筛选使用Titanic数据集,通过特征筛选的方法一步步提升决策树的预测性能总结
Iris数据集有150个数据点和5个变量。每一个数据点包含一个特定的花，并给出4种花的测量值。
我想说：“任何事件都是条件概率。”为什么呢？因为我认为，任何事件的发生都不是完全偶然的，它都会以其他事件的发生为基础。换句话说，条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。
Biopython是Python的最大，最受欢迎的生物信息学软件包。它包含许多用于常规生物信息学任务的不同子模块。它由Chapman和Chang开发，主要使用Python编写。它还包含C代码，以优化软件的复杂计算部分。它可以在Windows，Linux，Mac OS X等操作系统上运行。
这是一个较强的假设。由于这一假设，模型包含的条件概率的数量大为减少，朴素贝叶斯法的学习与预测大为简化。因而朴素贝叶斯法高效，且易于实现。其缺点是分类的性能不一定很高。
判别分析（discriminant analysis）是根据判别对象若干个指标的观测结果判定其属于哪一类的统计方法。经典的判别分析方法有Fisher判别和贝叶斯判别分析。当分类很确定时，判别分析可以有效替代logistic回归，但是如果自变量和因变量关系很复杂时，判别分析表现不如logistic回归。
写这个系列是因为最近公司在搞技术分享，学习Spark，我的任务是讲PySpark的应用，因为我主要用Python，结合Spark，就讲PySpark了。然而我在学习的过程中发现，PySpark很鸡肋（至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发）。为什么呢？原因如下： 1.PySpark支持的算法太少了。我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) image.png 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持。主要是读取数
朴素贝叶斯是一种用于分类问题的机器学习算法。它是基于贝叶斯概率定理的。主要用于涉及高维训练数据集的文本分类。几个相关的例子有：垃圾邮件过滤、情感分析和新闻文章分类。 它不仅因其简单而著称，而且因其有效性而闻名。它能快速构建模型和使用朴素贝叶斯算法进行预测。朴素贝叶斯是用于解决文本分类问题的第一个算法。因此，应该把这个算法学透彻。 朴素贝叶斯算法是一种用于分类问题的简单机器学习算法。那么什么是分类问题？分类问题是监督学习问题的示例。它有助于从一组类别中识别新观察的类别（子群体）。该类别是基于包含其类别成
朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。
上面这张图可以清楚地解释二者的差别。前面我们讲到，所谓的机器学习模型，本质上是一个函数，其作用是实现从一个样本 到样本的标记值 的映射，即 ，或者求得标签的条件概率：
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 监督部分 第二章 感知机： 博客：统计学习方法|感知机原理剖析及实现 实现：perceptron/perceptron_dichotomy.py 第三章 K近邻： 博客：统计学习方法|K近邻原理剖析及实现 实现：KNN/KNN.py 第四章 朴素贝叶斯： 博客：统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现 实现：NaiveBayes/NaiveBayes.py 第五章 决策树： 博客：统计学习方法|决策树原理剖析及实现 实现：
前两个算法都被要求做出一个艰难的决定，给出数据所属分类的明确答案，但往往因为分类特征统计不足，或者分类特征选择有误导致了错误的分类结果，哪怕是训练集也有可能出现不能正确分类的情形。这时，前两种方法都如同现实生活一样是用“少数服从多数”的办法来做出决策。正如帕斯卡指出的：“少数服从多数未必是因为多数人更正义，而是多数人更加强力”，所以为了保证“少数人的权利”，我们要求分类器给出一个最优的猜测结果，同时给出猜测的概率估计值。 贝叶斯统计基础 在说朴素贝叶斯算法之前，还是要说说贝叶斯统计，关于贝叶斯统计，
预处理数据包括：数据的标准化，数据的归一化，数据的二值化，非线性转换，数据特征编码，处理缺失值等。
电子邮件的应用变的十分广泛，它给人们的生活带来了极大的方便，然而，作为其发展的副产品——垃圾邮件，却给广大用户、网络管理员和ISP(Internet服务提供者)带来了大量的麻烦。垃圾邮件问题日益严重，受到研究人员的广泛关注。垃圾邮件通常是指未经用户许可，但却被强行塞入用户邮箱的电子邮件。对于采用群发等技术的垃圾邮件，必须借助一定的技术手段进行反垃圾邮件工作。目前，反垃圾邮件技术主要包括：垃圾邮件过滤技术、邮件服务器的安全管理以及对简单邮件通信协议(SMTP)的改进研究等。
不管你是学习CV，还是NLP，或者其他方向，应该都多多少少看过或者听过李航教授的《统计学习方法》这本书。Amusi 认为这是一本超级棒的AI入门，再具体一点机器学习入门的书籍。
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)
PCA主成分分析(Principal Components Analysis)是最常使用的降维算法，其基本思想如下： 将原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，从而保留样本尽可能多的信息，并且m个特征互不相关。
这个数据集和书中的略有区别，不过应该是包含的关系，这个数据的样本更多，应该不影响的。扩展：split函数完成训练和测试的划分
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——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。
对于分类问题，通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ，可以计算灵敏度（召回率），特异性和精度。
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统
在概率生成模型(Probabilistic Generative Model)与朴素贝叶斯(Naive Bayes)中大概学习了一下概率生成模型以及朴素贝叶斯，今天在这里再总结一下生成模型与判别模型。
【导读】近日，多伦多数据科学家Susan Li发表一篇博文，讲解利用PySpark处理文本多分类问题的详情。我们知道，Apache Spark在处理实时数据方面的能力非常出色，目前也在工业界广泛使用。
搜索团队正好需要计算一些词汇的相似性，这个用Word2Vec是很方便的。于是我立马安排算法团队帮个忙弄下。但回头想想，因为这么点事，打断了算法手头的工作，这简直不能忍。
【磐创AI导读】：本文简单介绍了文本分类和朴素贝叶斯。什么是文本分类？怎么把应用多项朴素贝叶斯分类器到文本分类？让我们一起阅读本文，寻找答案吧！想要学习更多的机器学习、深度学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
前言 在今天给大家介绍一个研究工具：pomegranate。它比其他软件包更加灵活，更快，直观易用，并且可以在多线程中并行完成。 The API 主要模型介绍 一般混合模型 隐马尔可夫模型 贝叶斯网络 贝叶斯分类器 所有模型使用做多的方法 model.log_probability(X) / model.probability(X) model.sample() model.fit(X, weights, inertia) model.summarize(X, weights) model.fr
#玩转大数据#利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
要介绍朴素贝叶斯（naive bayes）分类器，就不得不先介绍贝叶斯决策论的相关理论：
昨天媛媛说，你是不是很久没写博客了。我说上一篇1.26号，昨天3.26号，刚好两个月，心中也略微有些愧疚。今天正好有个好朋友问，怎么在Java应用里集成Spark MLlib训练好的模型。在StreamingPro里其实都有实际的使用例子，但是如果有一篇文章讲述下，我觉得应该能让更多人获得帮助
贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。朴素贝叶斯属于生成式模型，即先对联合分布P(x,c)建模，然后再由此获得后验概率P(c|x)，朴素贝叶斯分类的是所有属性之间的依赖关系在不同类别上的分布。
本次我们将梳理下朴素贝叶斯（Naive Bayes）的相关内容。 本文约1.6k字，预计阅读10分钟。
关于这个话题，博客园已经有多个版本了 基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（上） 也谈贝叶斯分类（C#）版本 PyMining-开源中文文本数据挖掘平台 Ver 0.1发布 …… 这几个版本中，最具有实用性的应该是Pymining版，Pymining可以生成模型，便于复用，同时也讲解的较为清楚，感兴趣的可以去看下原文。 Pymining是基于python的，作为c#控，决定参考Pymining写一个c#版本的分类器，目前完成了朴素贝叶斯分类的移植工作。 下面是使用示例： var load
【导读】近日，Abdul Fatir 在自己的CS5228课程报告使用不同的方法进行Tweets情感分析（作为二分类问题），并对这些方法的性能进行比较，主要是基于Python实现多种模型(Naive
18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学。
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