7、机器学习中的分类与状态建模技术解析

机器学习中的分类与状态建模技术解析

在机器学习领域，分类和状态建模是两个重要的研究方向。下面我们将详细探讨朴素贝叶斯分类器的优化以及隐马尔可夫模型在用户行为跟踪中的应用。

朴素贝叶斯分类器的误差最小化与交叉验证

在构建模型时，我们需要评估模型的性能，以确定是否需要进一步微调。对于垃圾邮件过滤器，我们的目标是最小化误报率（False Positives），即把正常邮件误判为垃圾邮件的情况。

最小化误报率

传统上，模型的误差可以通过错误分类的数量除以总分类数量来衡量。但在垃圾邮件过滤中，我们更关注误报率。因为如果将正常邮件误判为垃圾邮件，用户可能会丢失重要邮件；而将垃圾邮件误判为正常邮件的影响相对较小。

为了最小化误报率，我们需要从数据集中提取信息，并进行交叉验证测试。

构建两个折叠

在垃圾邮件训练数据中，有一个名为 keyfile.label 的文件，它包含了文件是垃圾邮件还是正常邮件的信息。我们可以使用以下代码来解析这个文件：

# test/cross_validation_spec.rb
describe 'Cross Validation' do
  def self.parse_emails(keyfile)
    emails = []
    File.open(keyfile, 'rb').each_line do |line|
      label, file = line.split(/\s+/)
      emails << Email.new(fil