问题描述 基于朴素贝叶斯算法的java软件实现 做一个exe的能够实现朴素贝叶斯算法的软件,求源程序,需要用到那些包可以标注下 解决方案 http://download.csdn.net/detail/walking56849/6972831http://blog.csdn.net/xceman1997/article/details/7955349

问题描述 java weka 朴素贝叶斯算法 数据分类问题 现在有一个需求需要实现如下功能: 根据x,y,z的值得到状态,比如:0.5,0.1,0.2 状态是sit;0.6,0.1,0.2 状态是stand. 后来上网查到weka这个东西,因为我对算法确实不太了解,也没看懂,只能模仿. 我有一个训练样本,命名test1.arff,内容的一部分如下: @relation test1 @attribute x numeric @attribute y numeric @attribute z num

问题描述 贝叶斯算法介绍一．贝叶斯过滤算法的基本步骤1)收集大量的垃圾邮件和非垃圾邮件,建立垃圾邮件集和非垃圾邮件集.2)提取邮件主题和邮件体中的独立字串例如ABC32,￥234等作为TOKEN串并统计提取出的TOKEN串出现的次数即字频.按照上述的方法分别处理垃圾邮件集和非垃圾邮件集中的所有邮件.3)每一个邮件集对应一个哈希表,hashtable_good对应非垃圾邮件集而hashtable_bad对应垃圾邮件集.表中存储TOKEN串到字频的映射关系.4)计算每个哈希表中TOKEN串出现的概率

本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 朴素贝叶斯算法优缺点 优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题 缺点:对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型:标称型数据 算法思想: 比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件,那么我们知道的是这个邮件中的词的分布,那么我们还要知道:垃圾邮件中某些词的出现是多少,就可以利用贝叶斯定理得到. 朴素贝叶斯分类器中的一个假设是:每个特征同等重要 函数loadDataSet() 创建数据集,这里的数据集是

1.HiBench算法简介 Hibench 包含9个典型的hadoop负载(micro benchmarks,hdfs benchmarks,web search bench marks,machine learning benchmarks和data analytics benchmarks) 具体参考CDH集群安装&测试总结:第三节内容 micro benchmarks Sort:使用hadoop randomtextwriter生成数据,并对数据进行排序. Wordcount:统计输入数据

2010-09-17 13:09 by T2噬菌体, 154746 阅读, 49 评论, 收藏, 编辑 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

我们来约定一下: S: 邮件为垃圾邮件的概率 V: 邮件含有'viagra'词的概率 贝叶斯会告诉我们已知这个邮件含有viagra词,判断为垃圾邮件的概率: 假设垃圾邮件和非垃圾邮件的概率都是0.5,即: 则通过上面的公式得到: 假设50%的垃圾邮件中有'vargra',只有1%的非垃圾邮件中含有这个单词,问这个邮件是垃圾邮件的概率: 可见,含有这个单词一般都是垃圾邮件. 更加精致的邮件分类器 想象一下我们有一堆字母,,我们使用Xi表示一封信中含有此词的概率.同样,表示垃圾邮件中含有单词的概率,

网易公开课,第5,6课  notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes2.pdf 前面讨论了高斯判别分析,是一种生成学习算法,其中x是连续值  这里要介绍第二种生成学习算法,Naive Bayes算法,其中x是离散值的向量  这种算法常用于文本分类,比如分类垃圾邮件 首先,如何表示一个文本,即x?   以上面这种向量来表示,字典中的词是否在该文本中出现  其中每个词,可以看作是一个特征,对于特征的选取,可以过滤到stop word,或只选取出

相对于「 基于词典的分析 」,「 基于机器学习 」的就不需要大量标注的词典,但是需要大量标记的数据,比如: 还是下面这句话,如果它的标签是: 服务质量 - 中 (共有三个级别,好.中.差) ╮(╯-╰)╭,其是机器学习,通过大量已经标签的数据训练出一个模型, 然后你在输入一条评论,来判断标签级别 宁馨的点评 国庆活动,用62开头的信用卡可以6.2元买一个印有银联卡标记的冰淇淋, 有香草,巧克力和抹茶三种口味可选,我选的是香草口味,味道很浓郁. 另外任意消费都可以10元买两个马卡龙,个头虽不是很大