简介 多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理，其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致，唯一的区别在于单词的计数方式，由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知，在文本处理的环节中，我们将单词是否出现在词组作为特征，但在多项式朴素贝叶斯中，我们将单词在词组中出现的次数作为特征，因此只需要更改文中setOfWords2Vec的函数即可，变成如下方式： def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet): returnVec = [0] * len(vocabList) for word in inputSet: if word in vocab

算法研究 凑空写了个NBC 朴素贝叶斯分类器 希望对大家有用

代码：Java语言 算法：朴素贝叶斯分类器（中文）适用于情感分析 涉及：条件概率，先验概率计算，中文分词器，停用词处理

伯努利朴素贝叶斯分类器主要用于文本分类，下面我们以一个具体的例子，来讲述下伯努利朴素贝叶斯的原理和实现逻辑。 具体例子： 已知我们有八个句子以及每个句子对应的类别，即中性或侮辱性。那么再给出一个句子，我们来判断该句子是中性还是侮辱性，即计算该句子是中性的概率大还是侮辱性的概率大，概率大的类别即为我们判断的类别。 首先要把句子进行处理，即把句子分解成拥有多个单词的单词组，句子对应的单词组以及类别如下所示： def loadDataSet(): postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please']

分类器 描述 这是一个简单的应用程序，它利用朴素贝叶斯分类器进行性别预测。 用法 要使用该应用程序，首先git clone存储库到您的本地机器，然后 cd 到应用程序目录。 进入目录后，安装所有必需的 gem 并创建数据库： $ bundle install; rake db:migrate; 为确保所有测试通过： $ rake test 要验证所有示例： $ bundle exec rspec 启动 Rails 服务器： $ rails s 如果数据库尚未使用训练数据进行播种，请cd到应用程序根目录并运行： $ rake training_data:import[data/training.json] 并导航到http://localhost:3000 。 要添加新人员以训练分类器，请单击添加新人员以训练分类器。 一旦添加了至少一名男性和一名女性，性别预测就会解

贝叶斯分类的有关文件所谓贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。但行为经济学家发现，人们在决策过程中往往并不遵循贝叶斯规律，而是给予最近发生的事件和最新的经验以更多的权值，在决策和做出判断时过分看重近期的事件。面对复杂而笼统的问题，人们往往走捷径，依据可能性而非根据概率来决策。这种对经典模型的系统性偏离称为“偏差”。由于心理偏差的存在，投资者在决策判断时并非绝对理性，会行为偏差，进而影响资本市场上价格的变动。但长期以来，由于缺乏有力的替代工具，经济学家不得不在分析中坚持贝叶斯法则

本文用的是sciki-learn库的iris数据集进行测试。用的模型也是最简单的，就是用贝叶斯定理P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B)，计算每个类别在样本中概率（代码中是pLabel变量） 以及每个类下每个特征的概率（代码中是pNum变量）。 写得比较粗糙，对于某个类下没有此特征的情况采用p=1/样本数量。 有什么错误有人发现麻烦提出，谢谢。 [python] view plain copy # -*- coding:utf-8 -*- from numpy import * from sklearn import datasets import numpy as np cl

朴素贝叶斯分类器 MATLAB 源代码，里面含有使用实例，用的是 UCI 的 mushroom 数据集。 分类器详细介绍见： http://blog.csdn.net/yunduanmuxue/article/details/39693917

Python+jieba分词库+nltk+sklearn

对刚学习人工智能的萌新可能有些帮助