基于朴素贝叶斯的垃圾分类算法（Python实现）

最新推荐文章于 2024-07-23 14:26:35 发布
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本文介绍了如何使用Python实现朴素贝叶斯算法进行垃圾分类。通过详细步骤展示了从数据集准备到模型训练的过程，并提供了代码示例，帮助读者理解并应用该算法。
机器学习--朴素贝叶斯实现垃圾邮件分类
Srrrrrrr_的博客
11-20 1942
1）朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。2）对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练。3）对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。1） 理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好。而在属性相关性较小时，朴素贝叶斯性能最为良好。
使用Python做垃圾分类的原理及实例代码附
01-21
0 引言 纸巾再湿也是干垃圾？瓜子皮再干也是湿垃圾？？最近大家都被垃圾分类折磨的不行，傻傻的你是否拎得清？:loudly_crying_face::loudly_crying_face::loudly_crying_face:自2019.07.01开始，上海已率先实施垃圾分类制度，违反规定的还会面临罚款。 为了避免巨额损失，我决定来b站学习下垃圾分类的技巧。为什么要来b站，听说这可是当下年轻人最流行的学习途径之一。 打开b站，搜索了下垃圾分类，上来就被这个标题吓(吸)到(引)了：在上海丢人的正确姿势。 当然，这里的丢人非彼丢人，指的是丢垃圾的丢。 点开发现，原来是一段对口相声啊，还是两个萌妹子(AI)的对口相声，瞬间就来了兴趣，阐述的是关于如何进行垃圾分类的。 原视频链接：https://ww
python实现基于朴素贝叶斯的垃圾分类算法
09-19
主要为大家详细介绍了python实现基于朴素贝叶斯的垃圾分类算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
朴素贝叶斯实现垃圾信息分类
hua0704的专栏
10-18 2164
朴素贝叶斯实现垃圾信息分类代码github1.贝叶斯定义(贝叶斯算法介绍)P(A|B) = P(B|A) * P(B) / P(A)2.训练过程1) 中文分词(以下简称特征)，过滤掉中英文符号，数字，字母，单个词 2）将所有特征组成一个去重的词向量列表 3）计算各个特征在所有分类下的概率3.分类预测1）将待分类数据，分词，向量化 2）根据贝叶斯公式计算各个分类下的概率，取最大概率即分类结果4.优化1
朴素贝叶斯垃圾分类
weixin_64729945的博客
11-24 206
python实现基于朴素贝叶斯的垃圾分类算法（源码）
05-31
在Python中，我们可以使用`sklearn`库中的`MultinomialNB`来实现朴素贝叶斯分类器。首先，需要进行数据预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等步骤。然后，可以使用`CountVectorizer`将文本转换为词频矩阵，再用`...
朴素贝叶斯分类器算法Python代码实现
最新发布
11-25
用Python代码实现了一个朴素贝叶斯分类器算法，代码中包含拟合函数、预测函数、简单数据运行示例。并列给出了调用sklearn中的代码。 代码解释说明的博文：...
用python朴素贝叶斯实现垃圾邮件分类的数据集
11-06
使用机器学习算法 用python朴素贝叶斯实现垃圾邮件分类的数据集
使用Python实现垃圾分类系统
算法与编程之美
02-21 3910
1 问题如何使用python实现垃圾分类，这里需要创建多个系统。2 方法在python中实现垃圾分类，需要创建多个系统，整体设计思路垃圾分类学习器包含了学习模块和测试模块两部分，用户可以根据需求对垃圾类别进行学习，在经过一定的学习后，通过测试模块对自己的学习成果进行检验，检验自己能否将垃圾进行正确分类。代码清单 1 print('系统正在运行...')list0=[] #用来装无法鉴别的垃圾（特殊...
利用贝叶斯算法实现垃圾邮件分类
12-14
bayes.py为主体代码，利用终端输入python调用程序，代码中包含中文注释。也包含测试集与训练集。
朴素贝叶斯python实现
08-30
朴素贝叶斯python版本，内容很详细，直接可用，可以从代码更容易理解朴素贝叶斯背后的原理。
基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类方法研究
05-19
该论文中详细介绍了基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类过程，以及五折交叉验证的评价指标，并包含完整的代码，python格式，是一个学习朴素贝叶斯方法不错的实例。
python实现六种垃圾分类（基于mindspore深度学习框架）
2201_75317009的博客
07-23 3305
本实验使用MindSpore框架进行AI模型的训练与部署，通过训练一个基于MobileNet V2架构的深度学习模型，实现六种垃圾分类。具体目标包括： 1. 下载并预处理垃圾分类数据集。 2. 利用预训练的MobileNet V2模型进行微调，训练出一个高精度的垃圾分类模型。 3. 实现实时垃圾分类的功能，并对模型的性能进行评估和优化。垃圾分类数据集包含6个类别：纸板、玻璃、金属、纸、塑料、垃圾。
垃圾邮件分类快速理解机器学习中的朴素贝叶斯（Naive Bayes）
qq_22613769的博客
08-23 1041
贝叶斯方法是一个历史悠久，有着坚实的理论基础的方法，同时处理很多问题时直接而又高效，很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此，学习贝叶斯方法，是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。 其实朴素贝叶斯=贝叶斯公式+条件独立假设 1.贝叶斯公式 大学概率学统计就已经学过贝叶斯公式，没学过也没关系，该公式就一行： P(Y|X)=P(X|Y)*P(Y)/P(X) 它是由联合概率推导出来的： P...
机器学习C3分类:垃圾过滤(tm包文本挖掘,朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类处理等)
陈陈的专栏
03-31 4121
机器学习笔记 教材为：机器学习：实用案例解析 代码： github链接 本文代码有微小修改1. bayes 垃圾分类器1.1加载路径共有三类邮件： 1. 易识别的正常邮件:easy_ham. 2. 不易识别的正常邮件:hard_ham. 3. 垃圾邮件:spam.# Load libraries library('tm') library('ggplot2')# Set the glob
机器学习（八）：朴素贝叶斯分类
芙兰泣露的博客
10-24 425
本节将只从最简单的一个公式讲起，不会涉及到复杂的风险函数等理论，主要在于明白求解过程。一个公式xx代表属性取值，y代表类变量，则有： p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x)=\frac{p(x|y)p(y)}{p(x)} 上述公式构成了朴素贝叶斯的所有内涵。 即如果我们知道了属性x，需要预估该属性属于哪个类（p(y|x)p(y|x)），那么我们可以通过三个已知的概率来计算出来
梳理一个问题（垃圾分类，垃圾回收）
xiaolu666888的博客
10-14 1421
城市垃圾搞分类，基本上是不具有可行性，不可能的事情么，谁能有闲工夫专门去分垃圾，除非是专业的垃圾工作人员，我在书上看到说，有些地方可回收垃圾，和不可回收垃圾两个桶一某一样，可见垃圾工作人员也不怎么当回事，普通市民更是不可能了，一天累的半死，比如像我，房间里面就是垃圾厂，一个月，半个月清理一次，根本就没有心思去想这些事情，其他人也差不多就这样的。城市垃圾，生活垃圾分类，垃圾处理还只不过是个工作量比...
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