《机器学习实战》中贝叶斯分类导入RSS源中entries为[]

最新推荐文章于 2025-06-03 09:02:09 发布
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分类专栏： 《机器学习实战》笔记Python3.6
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cckchina/article/details/79844797
本文介绍使用Python实现贝叶斯分类器的过程，并通过导入不同类型的RSS源进行测试，包括NASA每日图片、Yahoo体育新闻等。文章展示了如何评估各RSS源的有效信息数量。

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

《机器学习实战》中贝叶斯分类中导入RSS源例子_python_动态网站制作指南 http://www.knowsky.com/885215.html

参考原文：

      http://newyork.craigslist.org/stp/index.rss  替换为：

NASA Image of the Day：http://www.nasa.gov/rss/dyn/image_of_the_day.rss

>>>len(sf['entries'])

>>>60

http://sfbay.craigslist.org/stp/index.rss （无法访问）替换为：

Yahoo Sports - NBA - Houston Rockets News：http://sports.yahoo.com/nba/teams/hou/rss.xml----无法访问

继续替换：

http://rss.tom.com/happy/happy.xml

>>>20

http://rss.yule.sohu.com/rss/yuletoutiao.xml

>>>30

http://www.ftchinese.com/rss/news

>>>20

http://www.cppblog.com/kevinlynx/category/6337.html/rss

>>>30


机器学习实战--朴素贝叶斯分类器RSS源和分词
冬杨
01-08 1446
在机器学习实战第四章 4.7 的示例中，书上写的两个 RSS 源打不开，替换成如下源： https://newyork.craigslist.org/search/res?format=rss https://sfbay.craigslist.org/search/apa?format=rss OK 然而笔者在运行的时候却发现结果全为空列表，经过一顿 print 发现是在分词的时候将单词都分成了一...
机器学习实战——贝叶斯分类器
Evitachan的博客
06-23 539
一 贝叶斯定理    设X是数据样本，用n个属性集的测量值描述。令H为某种假设，如数据样本属于某个特定类C。给定X的属性描述，找出样本属于类C的概率。贝叶斯定理用公式表示：二 朴素贝叶斯分类    设D是数据集，每个样本用一个n维向量X={x1，x2，...，xn}表示，对应n个属性A1，A2，...，An。假设有m个类C1，C2，...，Cm。朴素贝叶斯分类法预测X属于类Ci，当且仅当根据贝叶斯...
《机器学习实战》中贝叶斯分类中导入RSS源例子
weixin_30823227的博客
07-22 475
跟着书中代码往下写在这里卡住了，考虑到可能还会有其他同学也遇到了这样的问题，记下来分享。 先吐槽一下，相信大部分网友在这里卡住的主要原因是伟大的GFW，所以无论是软件FQ还是肉身FQ的小伙伴们估计是无论如何也看不到这篇博文的，不想往下看的请自觉使用FQ技能。 怎么安装feedparser？ 按书中提供的网址直接安装feedparser会提示错误说没有setuptools，然后去找set...
从Substack博客获取RSS订阅源的技术指南
最新发布
gitblog_00239的博客
06-03 452
从Substack博客获取RSS订阅源的技术指南 什么是RSS订阅 RSS（Really Simple Syndication）是一种网络内容聚合格式，允许用户通过RSS阅读器订阅网站更新。相比依赖社交媒体算法推荐内容，RSS让用户能够主动获取自己感兴趣的信息源更新，避免信息过载和推荐偏差。 Substack平台简介 Substack是一个流行的新闻通讯发布平台，许多独立作者和记者使用它来发布付费...
《机器学习实战》——第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
fjyalzl的博客
09-13 430
优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。适用数据类型：标称型数据。
机器学习实战（四）
voidmort的博客
05-01 268
title: 机器学习实战（四） date: 2020-03-21 10:15:50 tags: [朴素贝叶斯] categories: 机器学习实战 更多内容请关注我的博客 前两章的分类器只能给出分类结果，而不能给出概率，这一章将学习一个最简单的概率分类器，朴素贝叶斯分类器。之所以称为朴素，是因为整个形式化过程只做最原始，最简单的假设。 基于贝叶斯决策理论的分类方法 朴素贝叶斯 优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多分类问题 缺点：对输入数据的准备方式较为敏感 适用数据类型：标称型数据 朴素贝.
【Python机器学习】朴素贝叶斯——使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向
weixin_39407597的博客
07-29 362
朴素贝叶斯分类器有大量应用
机器学习实战之朴素贝叶斯（四）示例：从个人广告中获取区域倾向
weixin_45814668的博客
05-10 1438
朴素贝叶斯（四）示例：从个人广告中获取区域倾向流程收集数据：导入RSS源准备数据：将文本文件解析成词条向量训练算法：使用trainNB0()函数分析数据：显示地域相关的词朴素贝叶斯小结 python3 流程 （1）收集数据：从RSS源收集内容，这里需要对RSS创建一个接口。 （2）准备数据：将文本文件解析成词条向量。 （3）分析数据：检查词条确保解析的正确性。 （4）训练算法：使用我们之间建立的trainNB0()函数。 （5）测试算法：观察错误率，确保分类器可用，可以修改切分程序，以降低错误率，提高分类结
机器学习实战——4.基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
RF~or的博客
08-16 1598
k-近邻算法和决策树要求分类器做出艰难决策，给出“该数据实例属于哪一类”这类问题的明确答案。不过，分类器有时会产生错误结果，这是可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同时给出这个猜测的概率估计值。 ...
《机器学习实战》基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
cxjoker的博客
09-10 624
朴素贝叶斯是贝叶斯系列算法中应用最广的方法，贝叶斯方法最早由应该统计学家Thomas Bayes提出，其实简单的理解的话就是根据已经发生的某些情况来确定某事件发生的概率，而朴素贝叶斯的“朴素”指的是假设样本的所有特征都独立。核心公式理解简单了就是条件概率公式： P（A|B）=P(B|A)*PA/P(B)=P(AB)/P(B) 由于前面已经写过朴素贝叶斯...
机器学习实战第四章 朴素贝叶斯
为中华崛起而读书
07-17 782
4.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法 朴素贝叶斯大致思想：分类器有时会产生错误结果，此时可以要求分类器给出一个最优的类别猜想结果，同时给出这个猜测的概率估计值。 算法优缺点 优点：数据较少时依然有效 缺点：对于输入数据的准备方式较敏感 使用数据类型：标称型数据和数值型数据 标称型：一般在有限的数据中取，而且只存在‘是’和‘否’两种不同的结果（一般用于分类） 数值型：可以在无限的数据中取，而且数值比...
我是如何通过Web爬虫找工作的？
CDA数据分析师
10-16 241
作者: Zhia Hwa Chong 编译: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 前言 当时我刚从大学毕业，需要找一份工作。那时我不太喜欢社交，因此我决定以我所知道的最佳方法来找工作，即开发一个应用程序，这篇文章就介绍了我是如何做到的。 Craigslist 我打算通过开发应用程序，帮我在Craigslist在找寻软件工程师的相关工作。 Crai...
Python3：《机器学习实战》之朴素贝叶斯（4）从个人广告中获取区域倾向
WordZzzz
09-10 6696
Python3：《机器学习实战》之朴素贝叶斯（4）从个人广告中获取区域倾向 转载请注明作者和出处：http://blog.youkuaiyun.com/u011475210 代码地址：https://github.com/WordZzzz/ML/tree/master/Ch04 操作系统：WINDOWS 10 软件版本：python-3.6.2-amd64 编  者：WordZzzz
机器学习实战(第四章-朴素贝叶斯-所有代码与详细注解及相关数据文件-python3.7)
我有明珠一颗的博客
12-09 692
寻找RSS资源的过程中，感谢： { https://www.cnblogs.com/femaleprogramer/archive/2014/07/22/3854970.html https://zhidao.baidu.com/question/19599693.html } 原文的两个RSS源都访问不了了：http://newyork.craigslist.org/stp/index.rss、http://sfbay.craigslist.org/stp/index.rss 此处替换成：h.
使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向（python代码）
viviliving的专栏
12-10 750
from numpy import * import re import feedparser import operator def createVocabList(dataSet): #将实验样本词条整理成不重复的词条列表，即词汇表 vocabSet = set([]) #创建一个空的不重复的集合 for document in dataSet: vocabSet = vocabSet | set(document) #取并集(doc.
《机器学习实战》-贝叶斯分类
jin690734932的博客
05-11 1065
vocabList,p0V,p1V=localWords(ny,sf)出现错误将ny=feedparser.parse('http://newyork.craigslist.org/stp/index.rss') sf=feedparser.parse('http://sfbay.craigslist.org/stp/index.rss')更改为：ny=feedparser.parse('http...
《机器学习实战》第四章：朴素贝叶斯（2）两个实例
新的开始
05-05 2779
1. CH2-kNN（1） 2. CH2-kNN（2） 3. CH2-kNN（3） 4. CH3-决策树（1） 5. CH3-决策树（2） 6. CH3-决策树（3） 7. CH4-朴素贝叶斯（1） 8. CH4-朴素贝叶斯（2） 9. CH5-Logistic回归（1） 10. CH5-Logistic回归（2） ======== No More======== ...
es6 数组实例的 entries() ， keys() 和 values()
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ES6 提供三个新的方法 —— entries()，keys()和values() —— 用于遍历数组。它们都返回一个遍历器对象，可以用for...of循环进行遍历，唯一的区别是keys()是对键名的遍历、values()是对键值的遍历，entries()是对键值对的遍历for (let index of ['a', 'b'].keys()) { console.log(index); } // ...
基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯及优快云_RSS源分析
分享人工智能学习心得与实践经验，探讨应用场景，见证变革与进步
10-14 2492
本文所有代码都是基于python3.6的，数据及源码下载：传送门引言最简单的解决方法通常是最强大的，朴素贝叶斯呢就是一个很好的证明。尽管在过去的几年里机器学习取得了巨大的进步，各种优秀算法层出不穷，但朴素贝叶斯依旧证明了它不仅简单，而且快速、准确、可靠。朴素贝叶斯已经成功地用于许多机器学习领域，但它在自然语言处理(NLP)问题上尤其有效。 朴素贝叶斯是一种利用概率论和贝叶斯定理来预测样本类别的概率
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