朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes)及在文本分类中的应用

最新推荐文章于 2025-07-11 10:25:04 发布
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分类专栏： Machine Learning 文章标签： 机器学习 朴素贝叶斯 文本分类
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WYL2724/article/details/47426767
本文介绍了Ng教授的朴素贝叶斯分类算法，并探讨了其在文本分类中的应用，包括垃圾邮件过滤、网页分类等场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

学习到了Ng 的朴素贝叶斯分类，感觉是个非常有用的算法，可以用到很多文本分类的应用中，比如垃圾邮件分类，网页分类，短信分类，文档分类等等基于文本的分类。


【机器学习实验】使用朴素贝叶斯进行文本的分类
Jason Ding的专栏
05-03 1万+
引言朴素贝叶斯由贝叶斯定理延伸而来的简单而强大的概率模型，它根据每个特征的概率确定一个对象属于某一类别的概率。该方法基于一个假设，所有特征需要相互独立，即任一特征的值和其他特征的值没有关联关系。 虽然这种条件独立的假设在许多应用领域未必能很好满足，甚至是不成立的。但这种简化的贝叶斯分类器在许多实际应用中还是得到了较好的分类精度。训练模型的过程可以看作是对相关条件概率的计算，它可以用统计对应某一类别
朴素贝叶斯算法文本分类应用
luv_dusk 的博客
03-18 1169
朴素贝叶斯的中心思想，在于利用各类别在训练样本中的分布以及类别中各特征元素的分布，计算后验概率，使用极大似然法判断测试样本所属。出于该原理，使用该算法实现文本分类的局限性较多，例如训练集中各类样本的比例不能相差过大，比例较大的样本类别会获得更高的划分可能性；其次，该算法假设词与词之间相互独立，共享权重，忽视了词与词之间的关联性，面临共指消解 (同一实体不同表述) 的问题，因此只能用于诸如垃圾邮件识...
Keras深度学习框架中文手册完整指南
最新发布
weixin_28235889的博客
07-11 307
Keras是当前深度学习领域中，一个开源的高级神经网络API，它可以运行在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 或 Theano之上。Keras 以其简洁、快速以及易于扩展性等特点受到广大开发者的青睐。Keras 可以让研究者和开发人员快速试验新的架构、评估不同模型的表现，或者进行简单的训练任务。序列模型（Sequential Model）是最简单的模型类型，由若干层（Layer）按顺序堆叠而成。每层的输入是前一层的输出，形成一个直线型的数据流。
用朴素贝叶斯算法进行文本分类
豪气冲天
12-21 4105
在机器学习中，朴素贝叶斯分类器是一系列以假设特征之间强（朴素）独立下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类照片器。朴素贝叶斯算法其实就是根据数学中的贝叶斯公式来进行计算概率，在通过概率来进行分类。使用这个算法需要大量的训练集当做支撑，这些训练集需要人工进行分类，训练集的数目越多，分类越准确，最后得到的结果按道理来说也越准确，但是有些可能还是会存在一些误差，下面我们就来看看这朴素贝叶斯算法到底是这样的。...
朴素贝叶斯算法做文本分类-代码
04-24
https://blog.youkuaiyun.com/zzZ_CMing/article/details/89478436 朴素贝叶斯算法做文本分类，用的是谭松波酒店语料。
使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类
qq_36128101的博客
05-06 1259
SVM 通常能提供更高的准确率，特别是在数据量大且特征维数高的情况下。 Naive Bayes 训练和预测速度快，适用于简单或中小规模的文本分类任务。
Naive Bayes（朴素贝叶斯分类器）
一般路过底层打工人的博客
10-21 1339
介绍朴素贝叶斯的原理以及基于西瓜数据集的代码实现
基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法(C语言)-综合文档
05-22
在该文档中，我们将详细介绍基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法的实现细节，包括文本预处理、特征提取、朴素贝叶斯分类器的实现等。 文本预处理 文本预处理是文本分类的重要步骤之一。在该步骤中，我们需要将原始...
Python 中实现超参数优化的朴素贝叶斯（Naive Bayes）多特征分类预测的项目示例（含模型描述及示例代码）
04-02
使用场景及目标：①提升朴素贝叶斯分类器在多特征分类任务中的分类准确性；②解决特征相关性问题，增强模型的泛化能力；③提高模型训练效率，提供可扩展的解决方案；④应用于文本分类、金融欺诈检测、医疗诊断、图像...
Python机器学习分类算法（一）-- 朴素贝叶斯分类（Naive Bayes Classifier）
wodertianna的博客
06-18 917
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。它假定每个特征与其他特征都不相关，然后利用贝叶斯定理来计算给定样本属于各个类别的概率，选择概率最大的类别作为预测结果
naivebayes::bar_chart:JavaScript的朴素贝叶斯分类器
05-02
适用于 JavaScript 的用于文本学习的朴素贝叶斯算法库。 naivebayes takes a document (piece of text), and tells you what category that document belongs to. 简单说：它可以学习文本和标签，并告诉你新的未知...
基于Naive Bayes算法的文本分类
weixin_34220963的博客
07-07 493
理论 什么是朴素贝叶斯算法？ 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。 朴素贝叶斯分类器很容易建立，特别适合用于...
朴素贝叶斯分类器在文本分类器中的应用
a936676463的专栏
12-06 958
贝叶斯分类器的实质是通过先验概率来计算后验概率。从字面上看有点难以理解，举个例子： 分类1：癌症病人(占总病人的比例为0.008)，化验阳性百分比0.98（即癌症病人中化验阳性的百分数为0.98） 分类2：非癌症病人（占总病人的比例为0.992），化验阳性百分比0.03（即非癌症病人中化验阳性的百分数为0.03） 现在有一病人化验呈阳性，判断下他属于哪一类，也即他是癌症病人还是非癌症病人
朴素贝叶斯在文本分类中的应用
yangzhongmin21的专栏
08-29 1154
       听过朴素贝叶斯的人，知道多项式朴素贝叶斯是神马，伯努利贝叶斯是神马吗？如果不知道，请继续读下去。       其实所谓的“多项式”或“伯努利”，只不过是在求先验概率和条件概率时统计方法不一样，基本原理没变。       贝叶斯分类算法（Naive Bayes）是一种基于统计的概率模型算法。在许多场合，朴素贝叶斯可以与决策树，SVM相媲美。它能应用到大数据中，方法简单且分类准确...
《机器学习实战》学习总结（三）朴素贝叶斯在文本分类的应用
日进一步
02-01 518
概述 本文采用的是词集模型。 词集模型：将每个单词出现与否作为一个特征，即忽略了单词出现的次数，从而将句子转化为单词向量后，该向量中只有0和1；对应的是词袋模型，将考虑单词出现的次数，从而得到的单词向量，除了0和1还有大于1的整数。 相关概念： 文档：是训练集合，包含了多个句子 句子：对应一个词向量，向量的长度与词汇表的长度相同，元素为1代表对应位置词汇表中的单词出现，否则不出现
使用朴素贝叶斯进行文本分类
m0_52945258的博客
08-21 244
代码如下： import numpy as np def loadDataSet(): postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'], # 切分的词条 ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'], ['my', 'dalmation', 'i
算法-c#-朴素贝叶斯算法在文本分类中的应用
草青工作室 的专栏
03-15 1637
算法-c#-朴素贝叶斯算法在文本分类中的应用一、朴素贝叶斯分类：公式：P(C|X) = P(X|C)P(C)/P(X)其中：P(C|X)：后验概率P(X|C)：似然概率（条件概率）P(C)：先验概率P(X)：联合概率二、朴素贝叶斯文本分类文本分类就是求解：“待分类文本特征”，在训练样本中各分类下的“后验概率” 。三、朴素贝叶斯转换为文本分类的两个模型1.多项式模型（词频模型）在多项式模型中， 设某...
(三)朴素贝叶斯运用——文本分类
热门推荐
Haward
09-15 2万+
1、贝叶斯理论 当我们有样本（包含特征和类别）的时候，我们非常容易通过p(x)p(y|x)=p(y)p(x|y)p(x)p(y|x)=p(y)p(x|y)p(x)p(y|x) = p(y)p(x|y)统计得到 p(特征|类别) .即p(特征)p(类别|特征)=p(类别)p(特征|类别)p(特征)p(类别|特征)=p(类别)p(特征|类别)p(特征)p(类别|特征) = p(类别)p(特征|类别...
【机器学习】朴素贝叶斯进行文本分类
优快云_Black的博客
07-10 582
基本步骤（2分类）：根据要分类的文本，建立不重复词的列表->对于每一条文本，转化‘文档向量’（此向量长度为上一步的列表，值为1或者0）->根据计算分类概率，大概思路是训练一个文档集合（已转化为文档向量），若文档为1，把文档list对应位置相加作为分子，同时分母+1，这样最后加起来的list再除分母（后面称这个分子除分母为listA）就得到了文档为1时所有单词的概率，即，在预测x文档向量...
NB朴素贝叶斯技术在中文文本分类的应用与实践
在人工智能领域，朴素贝叶斯（Naive Bayes，简称NB）分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，它在文本分类和自然语言处理（NLP）任务中表现良好，尤其是在处理大量数据时。朴素贝叶斯分类器以其简单、快速和...
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