.编程实现朴素贝叶斯分类算法

import csv
file_path = r‘F:\SMSSpamCollectionjs.txt‘
sms = open(file_path,‘r‘,encoding = ‘utf-8‘)
sms_data = []
sms_label = []
csv_reader = csv.reader(sms,delimiter = ‘\t‘) #用csv读取邮件数据
for line in csv_reader:
sms_label.append(line[0])
sms_data.append(line[1])
#sms_data.append(preprocessing(line[1]))
sms.close()
print(len(sms_label))
sms_label

file_path = r‘F:\SMSSpamCollectionjs.txt‘
fo = open(file_path,‘r‘,encoding = ‘utf-8‘)
text = fo.read()
text

import nltk
nltk.download()

text = "‘Go until jurong point, crazy.. Available only in bugis n great world la e buffet... Cine there got amore wat..‘"
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetlemmatizer
def preprocessing(text):
#text

原文地址:https://www.cnblogs.com/SJMHJ/p/10000126.html

时间: 11-28

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第五篇:朴素贝叶斯分类算法原理分析与代码实现

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第六篇:基于朴素贝叶斯分类算法的邮件过滤系统

前言 朴素贝叶斯算法最为广泛而经典的应用毫无疑问是文档分类,更具体的情形是邮件过滤系统. 本文详细地讲解一个基于朴素贝叶斯分类算法的邮件过滤系统的具体实现. 本文侧重于工程实现,至于其中很多算法的细节请参考之前的一篇文章:朴素贝叶斯分类算法原理分析与代码实现. 准备数据:切分文本 获取到文本文件之后,首先要做的是两件事情: 1. 将文本文件转换为词汇列表 2. 将上一步的结果进一步转换为词向量 对于 1,具体来说,就是将文本文件以非字母或数字之外的字符为界进行切割. 仅仅使用字符串的 split

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摘要: 朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种,贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,利用概率统计知识进行分类,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率),然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类.总的来说:当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时,朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型:当各特征相关性较小时,朴素贝叶斯分类性能最为良好.另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的,因此特别适于分布式计算.本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学