1 定位背景介绍       一说到定位大家都会想到gps,然而gps定位有首次定位缓慢(具体可以参考之前的博文<LBS定位技术>).室内不能使用.耗电等缺陷,这些缺陷大大限制了gps的使用.在大多数移动互联网应用例如google地图.百度地图等,往往基于wifi.基站来进行定位.        一般APP在请求定位的时候会上报探测到的wifi信号.基站信号.以wifi为例,手机会探测到周围各个wifi(mac地址)对应的信号强度(RSSI),即收集到信号向量(<WF1, RSSI1&g

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

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

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

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

贝叶斯定理(Bayes theorem) 这是关于"逆概"或"后验概率"的定理,之所以需要这个定理是因为后验概率是以"果"来推导"因",所以往往难以直接统计出.  但是后验概率却非常重要,因为在现实生活中,往往都只能观测到一些表面的"果",需要去推断"因".  而bayes定理就给出一种计算后验概率的方法. 以例子来说明,一个班级中n个学生,有男生也有女生  两个features,短发;

  所谓分类,就是根据事物的特征(Feature)对其归类(Class)    特征的数据特点有两种可能: 1. 离散/标签 2. 连续/浮点数(大样本/小样本)   下面我们分别来看 一.离散/标签 这是一个病人分类的例子 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人.请问他患上感冒的概率有多大?   根据贝叶斯

作者:hhh5460 大抵分成两类 一.离散的.标签化的数据 原文没有使用pandas,我使用pandas重新实现了朴素贝叶斯算法,看起来非常简洁.清爽. import pandas as pd ''' 导入数据集 {a1 = 0, a2 = 0, C = 0} {a1 = 0, a2 = 0, C = 1} {a1 = 0, a2 = 0, C = 0} {a1 = 0, a2 = 0, C = 1} {a1 = 0, a2 = 0, C = 0} {a1 = 0, a2 = 0, C = 1