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用朴素贝叶斯分类算法做中文文本分类-附件资源
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基于朴素贝叶斯的文本分类
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5星 · 资源好评率100%
这是基于朴素贝叶斯的文本分类代码,内涵老师给的数据集,最终输出精确度,F1,召回率及混淆矩阵,只需修改文本路径即可使用。
朴素贝叶斯算法的邮件数据
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在预处理完成后,我们可以构建朴素贝叶斯分类器。对于垃圾邮件检测,我们先需要一个标注好的训练集,其中包含已知的垃圾邮件和非垃圾邮件。利用这些样本,我们计算每个类别的先验概率(垃圾邮件与非垃圾邮件的比例)...
朴素贝叶斯训练集合
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总结来说,这个“朴素贝叶斯训练集合”是用于训练和评估朴素贝叶斯分类器的一个资源,其中`data`文件包含训练数据,`predict_test`文件包含测试数据,它们都是进行文本分类任务的关键组成部分。利用scikit-learn,...
SVMImageClassification:基于SVM的简单机器学习分类,可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯,决策树四种机器学习方法进行分类
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5星 · 资源好评率100%
虽然实际数据中这种假设通常不成立,但在许多情况下,朴素贝叶斯分类器仍然表现出色,尤其是在文本分类等任务中。 **决策树** 决策树是一种基于树形结构进行决策的模型,每个内部节点代表一个特征,每个分支代表一...
Weibo-Sentiment-analysis:微博情感分析 中文 八分类 贝叶斯
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3. 训练模型:利用贝叶斯定理,可能使用了朴素贝叶斯算法,这是一种统计分类方法,假设特征之间相互独立。 4. 模型保存:训练完成后,为了方便后续使用,模型会被保存下来。 “测试文件test.ipynb”则用于验证模型...
朴素贝叶斯分类算法
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有监督朴素贝叶斯是一种有效的分类,参数估计,分类结果和分类准确率。
基于机器学习+深度学习+bert方法的虚假新闻检测项目源码.zip
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5星 · 资源好评率100%
代码在`traditional.py`中,都有现成的包用,简单调包调参就行,使用了随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、逻辑回归等方法,有的算法可以加入网格搜索与交叉验证调参,不过感觉如果想继续优化可能得在特征工程部分...
美国卡耐基大学垃圾邮件分类数据集
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5星 · 资源好评率100%
贝叶斯分类模型是一种常用的方法,尤其是朴素贝叶斯(Naive Bayes)。该模型基于贝叶斯定理,假设特征之间相互独立,尽管这一假设在实际中可能过于简化,但在许多情况下仍然表现良好。朴素贝叶斯模型的优点在于计算...
垃圾邮件分类(trec06c数据集)特征分词、特征向量化、模型训练
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**模型训练**阶段,我们通常会选用适合文本分类的机器学习模型,如朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、决策树或深度学习模型(如卷积神经网络CNN或循环神经网络RNN)。在训练过程中,数据集会被划分为训练集和测试集,...
JavaMail 具备垃圾邮件过滤功能的邮箱
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4星 · 用户满意度95%
这里采用的是朴素贝叶斯算法,这是一种基于概率的分类方法,常用于文本分类,如垃圾邮件识别。朴素贝叶斯算法假设各特征之间相互独立,并且邮件是否为垃圾邮件的概率只依赖于单个特征出现的频率。在训练阶段,系统会...
微软亚洲研究院语料库(1 089 050 字,训练集和测试集)
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在模型训练阶段,可以使用各种算法,如支持向量机、朴素贝叶斯、决策树,或者现代的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体如长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)。随着...
自然语言处理数据集-某外卖平台收集的用户评价,正向 4000 条,负向 约 8000 条.rar
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常见的算法有支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)、决策树(Decision Tree)以及近年来流行的深度学习模型,如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和Transformer架构的模型,如BERT。 此外,...
TREC2005-2007垃圾邮件数据集.zip
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5星 · 资源好评率100%
3. 模型训练:使用监督学习算法(如朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等)构建分类器,利用数据集中已标注的邮件进行训练。 4. 模型评估:通过交叉验证或保留一部分数据作为测试集,来评估模型的准确率、召回率、F1...
建立识别钓鱼网站(邮件)的机器学习模型.zip
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例如,朴素贝叶斯适用于文本分类,而深度学习模型可能在复杂特征提取上表现更优。 训练过程中,使用交叉验证来评估模型性能,避免过拟合。监控准确率、召回率、F1分数和AUC-ROC曲线,找到性能与计算成本之间的平衡...
垃圾邮件过滤器
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4星 · 用户满意度95%
通过机器学习方法,如朴素贝叶斯分类器,我们可以让过滤器学习并改进其判断标准。 综上所述,用Java编写垃圾邮件过滤器涉及到的关键技术和组件包括正则表达式、邮件解析API(如`javax.mail`)、自然语言处理库、URL...
Magic-NLPer:关于机器学习,深度学习,自然语言处理等各种算法的实现、示例,与博客文章配套,论文复现等
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这部分涵盖了各种经典的机器学习模型,例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻算法、朴素贝叶斯等。这些算法是数据科学的基础,广泛应用于预测、分类和聚类任务。代码实现可以帮助读者深入...
adaptiveskindetector.rar_the code
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3. **模型训练**:使用已知的良性邮件和恶意邮件样本训练分类器,如朴素贝叶斯、支持向量机、决策树或深度学习模型。在这个案例中,“Adaptive Skin Detector”可能就是一种自适应的分类模型。 4. **评分和阈值设置...
邮件过滤 硕士论文 全集2
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2. **机器学习与人工智能**:讨论如何利用机器学习算法(如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等)训练模型来自动识别和分类邮件,提高过滤的准确性和效率。 3. **特征工程**:详述如何选择和构建有效的特征,包括...
电子邮件垃圾邮件检测项目
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常用的分类算法有逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林以及集成学习方法如AdaBoost和XGBoost。 5. 模型评估:评估模型性能通常使用准确率、精确率、召回率和F1分数等指标。此外,由于邮件...
APySPAM
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3. **机器学习模型**:可能使用了监督学习算法(如朴素贝叶斯、SVM 或决策树)来训练模型,通过已知的垃圾邮件和非垃圾邮件样本来分类新邮件。 4. **文本预处理**:在训练模型前,通常会进行文本清洗,包括去除停用...
AI_Projects:人工智能
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1. **源代码**:项目可能提供了Python、R或其他编程语言的源代码示例,用于实现各种模式识别算法,如朴素贝叶斯、决策树、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)以及深度学习模型(如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN)。...
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