Language Model与Naive Bayes Text Classification

最新推荐文章于 2025-05-12 21:22:23 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-12 21:22:23 发布 · 758 阅读 · 0 ·
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。

本文介绍了朴素贝叶斯在文本分类中的应用原理。当各分类训练样本数量相同时，问题简化为找到使语言模型概率最大的分类；若训练样本数量不等，则需考虑分类先验概率，选择最大联合概率的分类。

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

对于Naive Bayes Text Classification而言

一个category就是一个language model

如果每个category训练集数量相同的话

Text Classification问题就变成

#1 给定训练集每个category训练成一个language model

#2 给定一个text，概率最大的那个language model就是概率最大的category


如果每个category训练集数量不同

要找最大的 （language model * category概率）

Sentiment Analysis with Naive Bayes Classifier in Python
AI天才研究院
08-04 1207
作者：禅与计算机程序设计艺术Sentiment analysis is the task of classifying a given text into one of several predefined categories based on its sentiment connotation. The objective behind sentiment analysis is to understand the attitude and opinion expressed by an entity
自然语言处理之情感分析：Naive Bayes与其它情感分析算法比较
zhubeibei168的博客
04-30 962
情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理的一个子领域，主要研究如何识别、提取和量化文本中的情感信息。情感分析可以用于社交媒体监控、产品评论分析、市场趋势预测、客户情绪管理等场景，帮助企业或个人更好地理解公众对某一话题、产品或事件的态度和情绪。情感分析的算法可以大致分为三类：基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法。基于词典的方法：这种方法依赖于预定义的情感词典，词典中包含了词汇及其情感极性和强度。通过计算文本中情感词汇的出现频率和强度，可以得出文本的整体情感倾向。机器学习方法。
机器学习系列--Naive Bayes Classification
天马行空，隐姓埋名
08-09 2869
Native Bayes贝叶斯决策理论的核心思想：选择最高概率的决策。朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分。 下面不加证明地直接给出贝叶斯定理： 朴素贝叶斯分类的正式定义如下： 因为分母对于所有类别为常数，因为我们只要将分子最大化皆可。又因为各特征属性是条件独立的，所以有： 分类问题现在实际的来研究一个文本分类的问题，下面是朴素贝叶斯分析问题的一般过程： 1.收集数据：可以使用任何方法。 2
Supervised Learning-----Naive Bayes Classification
qinhe123的博客
06-17 358
Naive Bayes Classification Motivation 机器学习中反复出现的问题是需要将输入分类为一些预先存在的类。 请考虑以下示例。 假设我们想要对我们发现的随机水果进行分类。 在这个例子中，我们有三个现有的水果类别：苹果，蓝莓和椰子。 这些水果中的每一种都有三个我们关心的特征：大小，重量和颜色。 该信息如图1所示。 我们观察到我们发现的那块水果，并确定它的大小适...
Naive Bayes Classifier
L-李俊漩的博客
10-21 1408
Naive Bayes
机器学习算法 --- Naive Bayes classifier
weixin_34010566的博客
07-03 185
一、引言 　　在开始算法介绍之前，让我们先来思考一个问题，假设今天你准备出去登山，但起床后发现今天早晨的天气是多云，那么你今天是否应该选择出去呢？ 你有最近这一个月的天气情况数据如下，请做出判断。 这个月下雨的天数占10% 这个月早晨是多云的天数占40% 在下雨的天数中早晨是多云的占50% 　　如果有普通本科的概率...
参数估计：MLE，MAP，Naive Bayes Classification
yongrl的博客
04-04 1525
文章目录1. 统计学学派2. 贝叶斯公式3. MLE3.1 MLE估计伯努利分布参数3.2 Hoeffding's inwquality3.3 MLE估计高斯分布参数4. MAP4.1 MAP估计伯努利分布参数4.2 MLE vs. MAP5. 贝叶斯分类器6. 从三个角度建模LR6.1 MLE：LR6.2 MAP：Regularized LR6.3 Bayesian: Bayesian LR参考...
朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayesian classification）
向往未来
11-29 1万+
朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayesian classification） PS：本文在讲解的时候会用通俗的例子来讲解 本文我们将学习到： （1）什么是朴素贝叶斯？ （2）先验概率和条件概率是如何证明的？ （3）文本分类的多项式模型和伯努利模型（附加例子说明） （4）垃圾邮件的分类及代码的演示（暂缺以后会补上） （1）什么
自然语言处理之文本分类：Naive Bayes模型评估与交叉验证
最新发布
zhubeibei168的博客
05-12 583
通过上述步骤，我们可以有效地评估和优化Naive Bayes模型在文本分类任务中的性能。数据集的合理划分、交叉验证的使用以及模型参数的调整都是提高模型准确性和泛化能力的关键策略。在实际应用中，这些步骤应根据具体任务和数据集的特点进行适当调整。
自然语言处理之情感分析：Naive Bayes算法原理与应用
zhubeibei168的博客
04-30 861
Naive Bayes算法在情感分析中扮演着重要角色，尤其在处理大规模文本数据时，其高效性和简单性使其成为首选算法之一。通过上述代码示例，我们可以看到如何使用Python的sklearn库来实现基于Naive Bayes的情感分析模型。然而，我们也应注意到算法的局限性，特别是在特征独立性假设方面，这可能在某些情况下限制了模型的性能。因此，在实际应用中，结合其他算法和技术，如深度学习，可以进一步提高情感分析的准确性。通过上述步骤，我们可以使用Naive Bayes算法进行情感分析。
深入理解贝叶斯分类与朴素贝叶斯模型（Naive Bayes, NB）：从基础到实战
weixin_54703767的博客
12-02 1643
一种通常的做法是忽略文本中的词序关系，假设各个特征词的位置都是可以互换的，即词袋模型（Bag Of Word，BOW）。基于以上条件的贝叶斯模型，称为。计算机，t2 = 排球，t3 = 运动会，t4 = 高校，t5 = 大学，y = 1表示教育类，y = 0表示体育类，可以得到如下参数估计结果。在朴素贝叶斯分类器中，特征之间的独立性假设是一个简化，但在实际应用中，该方法在垃圾邮件过滤等任务上表现良好。从参数估计的结果例可以看出，在多项式分布假设下，频率正是概率的最大似然估计值，例如，类别概率。
算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)
weixin_34248849的博客
09-17 3817
0、写在前面的话       我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。       一直想写关于算法的博文，也曾写过零散的两篇，但也许是相比于工程性文章来说太小众，并没有引起大家的兴趣。最近面临毕业找工作，为了能给自己增加筹码，决定再次复习算法方面的知识，我决...
朴素贝叶斯分类器（Naive Bayesian Classifier）
热门推荐
MapleStory的博客
12-07 5万+
本博客是基于对周志华教授所著的《机器学习》的“第7章 贝叶斯分类器”部分内容的学习笔记。朴素贝叶斯分类器，顾名思义，是一种分类算法，且借助了贝叶斯定理。另外，它是一种生成模型（generative model），采用直接对联合概率P(x,c)建模，以获得目标概率值的方法。预备知识 先验概率与后验概率 贝叶斯定理Bayesian Theorem 朴素贝叶斯分类器 何为朴素属性条件独立性假设 分类准则
Naive Bayes分类器详解
Abraham Ben
07-21 2125
1. 贝叶斯定理 假设随机事件AAA发生的概率是P(A)P(A)P(A)，随机事件BBB发生的概率为P(B)P(B)P(B)，则在已知事件AAA发生的条件下，事件BBB发生的概率为： P(B|A)=P(A|B)P(B)P(A)P(B|A)=P(A|B)P(B)P(A) P(B|A) = \frac {P(A|B)P(B)}{P(A)} 如果事件AAA和事件BBB相互独立，则P(A|B)p(...
Naive Bayes Classifier详解（附带概率论公式推导）
Ἥλιος
07-31 8335
Naive Bayes Classifier详解 第八次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇的内容来自于各种书籍和网上资料，以及自己的一些见解。 预备知识： 这一部分主要是谈一谈概率论中的相关内容，以及贝叶斯决策论的介绍。 贝叶斯定理（Bayes’ theorem） 　　假设X,YX,YX,Y是一对随机变量，他们...
朴素的贝叶斯分类器（Naive Bayesian Classifier）
sulliy的专栏
07-24 2万+
贝叶斯理论是处理不确定性信息的重要工具。作为一种不确定性推理方法，它基于概率和统计理论，具有坚实的数学基础，贝叶斯网络在处理不确定信息的智能化系统中已经得到了广泛的应用，并且成功地用于医疗诊断、统计决策、专家系统等领域。这些成功的应用，充分说明了贝叶斯技术是一种强有力的不确定性推
朴素贝叶斯模型(Naive Bayes Model，NB)理解
qianwenhong
11-24 9756
Bayes定理 P(A,B)=P(A|B)P(B);               P(A,B)=P(B|A)P(A);　　 P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B);    贝叶斯定理变形
朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)及其python实现
zonghengyuzhou的博客
09-19 5003
朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法都以贝叶斯定理为基础，所以叫贝叶斯分类。而朴素贝叶斯模型（naive Bayes）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯常常用于文本分类，然而该方法对于英文等语言很好用，对中文就不是很好。 一.  朴素贝叶斯分类算法的优缺点以及应用场景： 1. 优点：在数据
【sklearn第十三讲】Naive Bayes分类器
wong2016的博客
06-17 5218
机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq 群号：696721295） Naive Bayes方法是一组有监督学习算法，它根据贝叶斯(Bayes)理论，并假设每一对特征之间是独立的。给定特征向量 x1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_n 和类变量 yyy, Bayes理论阐明下面的关系： P(y|x1,…,xn)=p(y)p(x1,…,xn|y)p(x1,…...
model = naivebayes()
09-22
NaiveBayes（朴素贝叶斯）模型是一种常用的机器学习算法，也是由贝叶斯定理引发的。它基于对特征之间的条件独立性做出"朴素"的假设，即假设给定类别的情况下，特征之间是相互独立的。 朴素贝叶斯模型适用于分类问题...
评论
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