机器学习算法之--朴素贝叶斯（NB）

机器学习算法很多，常见的有朴素贝叶斯，逻辑回归，决策树，等等今天让我们开启对朴素贝叶斯的认识。。。

分类技术认识：

定义：给定一个对象X，将其划分为到预定义好的某一个类别Yi中。

-输入 ： X

-输出： Y (取值于有限集合{y1,y2,y3....yn})

应用：邮件是否垃圾，病人分类，点击是否有效等等。

通俗理解：

这里输入对象是一篇文章X，那么到底是军事还是财经就是Y。

常见的分类有二值分类（男女）和多值分类（文章分类{政治，体育，科幻}）

 

分类任务解决流程：

新闻分类

一：特征分类：X = {昨日，是，市场...}  【特征分类的前提是进行中文分词】

二：特征选择：X ={国内，国外...}  【对中文分词后的结果进行关键词提取】。

三：模型选择：朴素贝叶斯分类器【选择分类模型】

四：训练数据准备：

五：模型训练：

六：预测（分类）：

七：评测：得到评测效果

 

常见分类技术：

--概率选择器

  --NB

  --计算待选择的对象属于每个类别的概率，选择概率最大的类别作为输出

--空间分割

  --SVM ：支持向量机 如下图：   缺点不适合样本量过大

上图有四种不同样本的类别，在空间上进行打点，经过学习得到一些线条，比如蓝色的部分，通过几条线，可以很清楚的把不同的样本分割开了，这就相当于在一个二