朴素贝叶斯——新闻分类

最新推荐文章于 2024-07-14 17:08:08 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-14 17:08:08 发布 · 2k 阅读 · 18 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习 #python #数据分析

该博客介绍了如何使用朴素贝叶斯进行新闻分类。通过导入相关库，处理数据，创建停用词列表，定义处理函数，清洗数据并划分训练集和测试集。接着，选取词特征，训练模型，并展示了测试集的得分。最后，将整个流程封装到一个类中，便于后续使用。

使用朴素贝叶斯对新闻进行自动分类。

导包

import numpy as np
import pandas as pd
import jieba

读入数据，删除空值。

df_techology=pd.read_csv(r'bayes/technology_news.csv')
df_techology=df_techology.dropna()

df_car=pd.read_csv(r'bayes/car_news.csv')
df_car=df_car.dropna()

df_entertainment=pd.read_csv(r'bayes/entertainment_news.csv')
df_entertainment=df_entertainment.dropna()

df_military=pd.read_csv(r'bayes/military_news.csv')
df_military=df_military.dropna()

df_sports=pd.read_csv(r'bayes/sports_news.csv')
df_sports=df_sports.dropna()

将每类新闻中的每条新闻放入一个列表中

technology=df_techology.content.values.tolist()
car=df_car.content.values.tolist()
entertainment=df_entertainment.content.values.tolist()
military=df_military.content.values.tolist()
sports=df_sports.content.values.tolist
最低0.47元/天 解锁文章
朴素贝叶斯－新闻分类
cicilover的专栏
08-17 1万+
朴素贝叶斯分类器的构造基础是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，与基于线性假设的模型（线性分类器和支持向量机分类器）不同。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。 朴素贝叶斯有着广泛的实际应用环境，特别是在文本分类的任务中，包括新闻的分类，垃圾邮件的筛选
机器学习之朴素贝叶斯（二）：朴素贝叶斯算法案例——新闻分类
汪雯琦的博客
02-28 1948
朴素贝叶斯算法案例 文章目录朴素贝叶斯算法案例朴素贝叶斯案例流程代码朴素贝叶斯算法总结 sklearn20类新闻分类 20个新闻组数据集包含20个主题的18000个新闻组帖子 朴素贝叶斯案例流程 1、加载20类新闻数据，并进行分割 2、生成文章特征词 3、朴素贝叶斯estimator流程进行预估 代码 from sklearn.datasets import load_iris, fetch_...
项目实战-朴素贝叶斯算法实现新闻分类源码及数据集.zip
04-17
1、内容概要：本资源主要基朴素贝叶斯算法实现新闻分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、新闻分类源码实现过程：将数据集划分为训练集和测试集；使用jieba模块进行分词，词频统计，停用词过滤，文本特征提取，将文本数据向量化，使用朴素贝叶斯算法进行分类。 3、主要内容：搜狗新闻数据集SogouC，标签包括财经、IT、健康、体育、旅游、教育、招聘、文化和军事；停用词文件stopwords_cn.txt；Naive_Bay.py 朴素贝叶斯算法实现源码；News_NB.py新闻分类实现源码。
利用朴素贝叶斯进行新闻分类
gulie8的博客
09-26 1991
模型介绍：朴素贝叶斯(Naive Bayes)是一个非常简单，但是实用性很强的分类模型。不过，和线性分类器、支持向量机分类器等基于线性假设的模型不同，朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。抽象一些说，朴素贝叶斯分类器会单独考量每一维度特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。因此，这个模型的基本数学假设是：各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。 #--...
贝叶斯-新闻分类.rar
03-04
压缩包包含新闻数据，停用词数据均为txt文件以及news_C.ipynb 解压后使用ipython notebook 打开一步一步运行，就可以了。（记得导入相关库）
基于朴素贝叶斯算法对新闻文本进行分类
m0_64336780的博客
10-04 1万+
贝叶斯定理（Bayes Theorem）也称贝叶斯公式，是关于随机 事件的条件概率的定理 定理内容： 如果随机事件A1 ,A2 ,...,An构成样本空间的一个划分（不重、不 漏），且都有正概率，则 对任何一个事件B（P(B)>0），有贝叶斯定理是“由果溯因”的推断，所以计算的是"后验概率"据天气预报预测，今日下雨(事件A)的概率为50%——P(A)；堵车（事件B）的概率是80%——P（B）如果下雨，堵车的概率是95%——P(B|A)计算：如果放眼望去，已经堵车了，下雨的概率是多少？
朴素贝叶斯进行新闻分类
weixin_38239039的博客
04-03 431
朴素贝叶斯 # coding=utf8 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction...
Python3《机器学习实战》学习笔记（五）：朴素贝叶斯实战篇之新浪新闻分类
热门推荐
Jack-Cui
08-23 4万+
上篇文章讲解了朴素贝叶斯的基础知识。本篇文章将在此基础上进行扩展，你将看到一下内容：拉普拉斯平滑、垃圾邮件过滤、新浪新闻分类
头歌朴素贝叶斯——新闻分类
最新发布
10-25
在头歌平台上使用朴素贝叶斯算法实现新闻分类，可参考以下代码示例： ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn....
头哥第1关：朴素贝叶斯——新闻分类
05-26
### 使用朴素贝叶斯算法进行新闻分类的代码示例 以下是基于 Python 的朴素贝叶斯算法实现新闻分类的一个完整示例。此代码实现了训练过程以及预测新文章所属的主题。 #### 数据预处理 为了使模型能够正常工作，需要...
bayes朴素贝叶斯新闻分类-python
07-01
使用python实现的朴素贝叶斯算法新闻分类。希望有帮助。
基于朴素贝叶斯算法解决新闻分类问题
05-11
使用sklearn库实现朴素贝叶斯算法。使用词向量算法对文本数据进行处理。 资源内容包括： 1、完整的用于实现新闻分类任务的源码文件（ipynb格式） 2、哈工大停用词表 3、四川大学机器智能实验室停用词表 4、用于测试的新闻数据 贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯(Thomas Bayes 1702-1761)发展 用来描述两个条件概率之间的关系 在B条件下A发生的概率： P(A∣B)=P(AB)/P(B) 在A条件下B发生的概率： P(B∣A)=P(AB)/P(A) 则：P(A∣B)P(B) = P(B∣A)P(A) 可导出：P(A∣B)=P(B∣A)P(A)/P(B) 或 P(A∣B) P(B) = P(B∣A)P(A) 贝叶斯公式： P(Y|X)=P(X|Y)P(Y) / P(X) 在机器学习中： X:代表特征向量 Y:代表类别 P(X)：先验概率，是指根据以往经验和分析得到的概率。 P(Y|X)：后验概率，事情已经发生，这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小 P(X|Y)：条件概率，在已知某类别的特征空间中，出现特征值X的概率
数据挖掘十大经典算法(九) 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes
Molly
03-21 1474
分类算法--------贝叶斯定理：       朴素贝叶斯的基本思想：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。 可以看到，整个朴素贝叶斯分类分为三个阶段：       第一阶段——准备工作阶段，这个阶段的任务是为朴素贝叶斯分类做必要的准备，主要工作是根据具体情况确定特征属性，并对每个特征属性进行适当划分，
【机器学习】基于朴素贝叶斯的新闻分类
weixin_46601559的博客
05-19 6176
实验介绍 1.实验内容 本实验介绍如何使用贝叶斯算法解决一个实际问题：新闻分类。 2.实验目标 通过本实验进一步掌握贝叶斯算法的原理，掌握如何使用贝叶斯算法解决实际问题，掌握实际世界中贝叶斯算法的解决流程。 3. 实验知识点 贝叶斯算法 数据预处理 梯度下降 sklearn 4. 实验环境 python 3.6.5 jieba 5.预备知识 概率论与数理统计 Linux命令基本操作 Python编程基础 准备工作 点击屏幕右上方的下载实验数据模块，选择下载bayes_news.
（朴素贝叶斯）新闻文本分类
雨落狮山山亦奇的个人博客
02-19 843
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups news=fetch_20newsgroups(subset='all') print len(news.data) print news.data[0] from sklearn.cross_validation import train_test_split X_train,X_test,y_tr...
使用贝叶斯进行新闻分类
bo_hai的专栏
09-29 1586
贝叶斯新闻分类任务 新闻数据集处理 爬取的新闻数据，需要我们对文本数据进行很多预处理才能使用 文本分词 通常我们处理的都是词而不是一篇文章 去停用词 停用词会对结果产生不好的影响，所以一定得把他们去剔除掉 构建文本特征 如何构建合适特征是自然语言处理中最重要的一步，这俩我们选择两种方案来进行对比 贝叶斯分类 基于贝叶斯算法来完成最终的分类任务 import csv import jieba.analyse import pandas as pd from sklearn.feature
【朴素贝叶斯-新闻主题分类】
武帝为此的博客
07-26 1375
朴素贝叶斯算法是一种常用的文本分类方法，特别适用于自然语言处理任务，如新闻分类。在这篇博客中，我们将使用Python的scikit-learn库来实现朴素贝叶斯算法，并将其应用于新闻分类任务。
朴素贝叶斯模型下的新闻分类
lycommand的专栏
11-25 977
贝叶斯理论简单回顾 在我们有一大堆样本（包含特征和类别）的时候，我们非常容易通过统计得到  p(特征|类别) . 大家又都很熟悉下述公式： p(x)p(y|x)=p(y)p(x|y)   所以做一个小小的变换 p(特征)p(类别|特征)=p(类别)p(特征|类别)   p(类别|特征)=p(类别)p(特征|类别)p(特征)   独立假设 看起来很简单，但实际上，你的特征可能是很多维的 p(...
机器学习之朴素贝叶斯案例：对新闻数据分类
Jacklx888的博客
07-14 1069
在机器学习领域，新闻组数据集是一个经典的数据集，用于文本分类任务。这里，我们将使用Python的`scikit-learn`库中的新闻组数据集，并利用朴素贝叶斯分类器来进行分类。
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值