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朴素贝叶斯分类器是一种简单但有效的分类算法，它基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务。
然而，朴素贝叶斯分类器也有一些超参数需要调优，以达到更好的性能。
本文将介绍朴素贝叶斯分类器的超参数调优方法，并探讨其在实际应用中的意义。
首先，朴素贝叶斯分类器的超参数包括平滑参数和特征选择参数。
平滑参数用于处理训练样本中出现概率为0的情况，常见的平滑方法有拉普拉斯平滑、Lidstone平滑等。
特征选择参数用于确定使用哪些特征进行分类，常见的特征选择方法有互信息、卡方检验等。
这些超参数的选择对分类器的性能有着重要的影响，因此需要进行有效的调优。
针对平滑参数的调优，可以采用交叉验证的方法。
首先，将训练集分为若干个子集，然后对每个子集进行训练和验证，最后取平均性能作为模型的性能评估。
在交叉验证过程中，可以尝试不同的平滑参数取值，选择在验证集上性能最好的参数值作为最终的选择。
这样可以避免过拟合和欠拟合，提高模型的泛化能力。
对于特征选择参数的调优，可以采用启发式算法。
例如，可以利用遗传算法、模拟退火算法等进行特征选择，从而找到最优的特征子集。
在特征选择过程中，需要考虑特征之间的相关性和重要性，以及分类器对特征的依赖程度。
通过合理选择特征子集，可以提高分类器的效率和准确性。
除了交叉验证和启发式算法，还可以利用网格搜索等方法进行超参数调优。
网格搜索是一种穷举搜索的方法，通过遍历超参数的所有可能取值，找到最优的超参数组合。
虽然这种方法的计算成本较高，但可以保证找到全局最优解。
在实际应用中，可以根据问题的复杂程度和数据集的规模选择合适的方法进行超参数调优。
朴素贝叶斯分类器的超参数调优对于提高分类器性能具有重要意义。
通过合理选择平滑参数和特征选择参数，可以提高分类器的准确性、泛化能力和效率。
在实际应用中，需要根据具体问题和数据集的特点选择合适的调优方法，以达到最佳的性能表现。
综上所述，朴素贝叶斯分类器的超参数调优方法包括交叉验证、启发式算法和网格搜索等。
常用nlp算法NLP（自然语言处理）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，其主要目的是让计算机能够理解、分析和生成人类语言。
在NLP中，有许多常用的算法，本文将对其中一些进行详细介绍。
一、文本分类算法1. 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于概率统计的分类算法，它假设所有特征都是相互独立的，并且每个特征对结果的影响是相同的。
在文本分类中，每个单词可以看作一个特征，而文本可以看作一个包含多个特征的向量。
朴素贝叶斯分类器通过计算每个类别下每个单词出现的概率来确定文本所属类别。
2. 支持向量机（SVM）SVM是一种常用的二分类算法，在文本分类中也有广泛应用。
它通过找到一个最优超平面来将不同类别的数据分开。
在文本分类中，可以将每个单词看作一个维度，并将所有文本表示为一个高维向量。
SVM通过最大化不同类别之间的间隔来确定最优超平面。
3. 决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法，它通过对数据进行逐步划分来确定每个数据点所属的类别。
在文本分类中，可以将每个单词看作一个特征，并将所有文本表示为一个包含多个特征的向量。
决策树通过逐步划分特征来确定文本所属类别。
二、情感分析算法1. 情感词典情感词典是一种包含大量单词及其情感极性的词典，它可以用来对文本进行情感分析。
在情感词典中，每个单词都被标注为积极、消极或中性。
在进行情感分析时，可以统计文本中出现积极和消极单词的数量，并计算出总体情感倾向。
2. 深度学习模型深度学习模型是一种基于神经网络的模型，它可以自动从数据中学习特征并进行分类或回归。
在情感分析中，可以使用卷积神经网络（CNN）或长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型来对文本进行分类。
三、实体识别算法1. 基于规则的方法基于规则的方法是一种手工编写规则来进行实体识别的方法。
在这种方法中，可以通过正则表达式或其他模式匹配算法来识别特定类型的实体。
例如，在医疗领域中，可以通过匹配特定的病症名称或药品名称来识别实体。
朴素贝叶斯分类器详解及中⽂⽂本舆情分析（附代码实践）本⽂主要讲述朴素贝叶斯分类算法并实现中⽂数据集的舆情分析案例，希望这篇⽂章对⼤家有所帮助，提供些思路。
内容包括：1.朴素贝叶斯数学原理知识2.naive_bayes⽤法及简单案例3.中⽂⽂本数据集预处理4.朴素贝叶斯中⽂⽂本舆情分析本篇⽂章为基础性⽂章，希望对你有所帮助，如果⽂章中存在错误或不⾜之处，还请海涵。
同时，推荐⼤家阅读我以前的⽂章了解基础知识。
▌⼀. 朴素贝叶斯数学原理知识朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是基于贝叶斯定理和特征条件独⽴假设的分类⽅法，它通过特征计算分类的概率，选取概率⼤的情况，是基于概率论的⼀种机器学习分类（监督学习）⽅法，被⼴泛应⽤于情感分类领域的分类器。
下⾯简单回顾下概率论知识：1.什么是基于概率论的⽅法？通过概率来衡量事件发⽣的可能性。
概率论和统计学是两个相反的概念，统计学是抽取部分样本统计来估算总体情况，⽽概率论是通过总体情况来估计单个事件或部分事情的发⽣情况。
概率论需要已知数据去预测未知的事件。
例如，我们看到天⽓乌云密布，电闪雷鸣并阵阵狂风，在这样的天⽓特征(F)下，我们推断下⾬的概率⽐不下⾬的概率⼤，也就是p(下⾬)>p(不下⾬)，所以认为待会⼉会下⾬，这个从经验上看对概率进⾏判断。
⽽⽓象局通过多年长期积累的数据，经过计算，今天下⾬的概率p(下⾬)=85%、p(不下⾬)=15%，同样的 p(下⾬)>p(不下⾬)，因此今天的天⽓预报肯定预报下⾬。
这是通过⼀定的⽅法计算概率从⽽对下⾬事件进⾏判断。
2.条件概率若Ω是全集，A、B是其中的事件（⼦集），P表⽰事件发⽣的概率，则条件概率表⽰某个事件发⽣时另⼀个事件发⽣的概率。
假设事件B发⽣后事件A发⽣的概率为：设P(A)>0，则有 P(AB) = P(B|A)P(A) = P(A|B)P(B)。
设A、B、C为事件，且P(AB)>0，则有 P(ABC) = P(A)P(B|A)P(C|AB)。
自然语言处理中常见的文本分类模型对比在当今信息爆炸的时代，海量的文本数据正在不断产生和累积。
如何高效地对这些文本数据进行分类和分析成为了重要的课题。
自然语言处理技术的发展为文本分类提供了强大的工具，各种文本分类模型也应运而生。
本文将对常见的文本分类模型进行对比分析，包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等。
1. 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于概率统计的分类模型，其基本假设是特征之间相互独立。
朴素贝叶斯分类器简单、易于实现，对小规模的数据表现良好。
然而，由于其假设的“朴素”性质，朴素贝叶斯分类器在处理复杂的文本数据时表现并不理想。
特别是对于含有大量特征之间相关性的文本数据，朴素贝叶斯分类器的性能会受到限制。
2. 支持向量机支持向量机是一种强大的分类模型，其核心思想是将数据映射到高维空间中，通过寻找一个最优的超平面来进行分类。
支持向量机在处理文本分类问题时具有较好的泛化能力和鲁棒性，尤其适用于高维度的特征空间。
然而，支持向量机在处理大规模文本数据时计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。
3. 深度学习模型近年来，深度学习技术的快速发展为文本分类问题提供了全新的解决途径。
通过构建深层神经网络模型，可以自动地学习文本数据中的复杂特征和规律。
深度学习模型在处理文本分类问题时展现出了强大的表现，尤其在处理大规模数据和复杂数据结构时具有优势。
然而，深度学习模型需要大量的训练数据和调参工作，且模型的黑盒性使得解释性较差。
4. 对比与总结朴素贝叶斯分类器、支持向量机和深度学习模型分别代表了传统的统计学习方法、核方法和深度学习方法。
这三种文本分类模型在不同的场景下都有其独特的优势和局限性。
朴素贝叶斯分类器适用于简单的文本分类问题，支持向量机在高维度特征空间中表现良好，而深度学习模型则在处理复杂的文本数据时具有较强的表现。
总的来说，选择合适的文本分类模型需要根据具体的问题和数据特点来进行综合考量。
对于大规模复杂的文本数据，深度学习模型可能是一个不错的选择；而对于简单的文本分类问题，朴素贝叶斯分类器可能更为适合。
伯努利朴素贝叶斯进行中文文本分类伯努利朴素贝叶斯算法（Bernoulli Naive Bayes）是一种基于概率的分类器，用于处理二元特征（即特征值为0或1）的问题。
它的基础思想是将特征的条件独立性假设应用于二元特征，并利用贝叶斯定理进行分类。
对于中文文本分类，伯努利朴素贝叶斯算法的基本步骤如下：1. **特征提取**：首先，需要对中文文本进行特征提取。
这通常涉及到分词、去除停用词等预处理步骤。
然后，每个单词或n-gram可以被视为一个特征。
2. **特征表示**：在伯努利朴素贝叶斯算法中，每个特征都有一个二元值（0或1），表示该特征是否出现在文档中。
3. **概率模型**：伯努利朴素贝叶斯算法基于一个简单的概率模型，即每个特征独立地对分类结果产生影响。
因此，可以计算给定类别的条件概率，公式如下：P(C|F1,F2,...,Fn) = P(C) * P(F1|C) * P(F2|C) * ... * P(Fn|C)其中，C是类别，F1,F2,...,Fn是特征。
4. **分类**：基于最大的后验概率，伯努利朴素贝叶斯算法可以判断文本的类别。
这个过程涉及到计算每个类别的概率，并选择具有最大概率的类别作为文本的分类结果。
5. **训练**：在训练阶段，算法需要从训练语料库中学习各类别的概率和条件概率。
这些概率值可以通过统计方法获得。
6. **评估**：评估阶段通常涉及到使用测试语料库来评估分类器的性能。
常用的评估指标包括准确率、召回率和F1分数等。
需要注意的是，中文文本分类是一个复杂的任务，涉及到语言处理、文本分析和机器学习等多个领域的知识。
虽然伯努利朴素贝叶斯算法在某些情况下可以用于中文文本分类，但它可能不是最有效的算法。
更先进的算法和技术（如深度学习）通常在中文文本分类任务中表现更好。
朴素贝叶斯英文文本分类流程
朴素贝叶斯分类器是一种常用的基于概率统计的文本分类方法。
其英文文本分类流程如下：
1. 收集和准备数据集：准备用于训练和测试的英文文本数据集。
这些文本数据应该经过标记或分类，以便作为训练样本。
2. 数据预处理：对收集到的英文文本数据进行预处理，包括去除停用词（如a, an, the等），标点符号，数字和特殊字符等。
还可以进行词干提取或词形还原，将单词转换成其基本形式。
3. 特征提取：将每个文本样本转化为特征向量表示，常用的方法有词袋模型（bag-of-words model）或者TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）。
4. 训练模型：使用训练数据集，利用朴素贝叶斯分类算法进行模型训练。
该算法假设所有特征都是条件独立的，利用贝叶斯定理计算每个类别的概率分布。
5. 预测和评估：使用训练好的模型对新的未知文本进行分类预测。
根据预测结果与实际类别的比较，评估模型的性能，常用的评估指标包括精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1值。
6. 模型调优：根据评估结果，根据需要调整模型的参数，如平滑参数（smoothing parameter）等，重新进行训练和评估。
7. 应用模型：根据经过调优的模型，可以对新的未知文本进行实时分类预测，例如对新闻文章进行分类，垃圾邮件过滤等。
总结：朴素贝叶斯分类器通过计算文本中每个特征的概率，利用贝叶斯公式进行分类预测。
其流程包括数据收集和准备，数据预处理，特征提取，模型训练，预测和评估，模型调优以及应用模型等步骤。
2012.153基于TAN 结构的贝叶斯文本分类器研究王景中 易路杰北方工业大学信息工程学院 北京 100144摘要：朴素贝叶斯分类器是一种简单且有效实现的文本自动类方法，但其独立性假设在实际中是不存在的。
在TAN 结构贝叶斯分类算法中，考虑了两两属性间的关联性，对属性间的独立性假设有了一定程度的降低。
关键词：文本分类；贝叶斯；TAN0 引言朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类中一种最常见且原理简单，实际应用很成功的方法。
朴素贝叶斯分类器中的“朴素”主要是指假设各属性间相互独立。
在文本分类中，假设不同的特征项在确定的类别下的条件概率分布相互独立，这样在计算特征项之间的联合分布概率时可以大大提高分类器的速度。
目前，很多文本分类系统都采用贝叶斯分类算法，在邮件分类、电子会议、信息过滤等方面都有了广泛的应用。
1 朴素贝叶斯分类器 1.1 贝叶斯公式介绍贝叶斯定理为：设S 为试验E 的样本空间，A 为E 的事件，1B ，2B ，…n B 为S 的一个划分，且有P(A)>0，P(i B )>0 (i=1，2，…n)，则有：1(/)()(/)(/)()i i i nj j j P A B P B P B A P A B P B ==∑ ，i=1，2，…n 。
1.2 贝叶斯文本分类贝叶斯文本分类模型是一种基于统计方法的分类模型，是现有文本分类算法中最有效的方法之一。
其基本原理是：通过样本数据的先验概率信息计算确定事件的后验概率。
在文本分类中的应用为：通过计算给定文本的特征值在样本库中某一确定类i C 中的先验概率，得出给定文本的特征值属于 i C 类的后验概率，再通过比较，得出后验概率最大的即为给定文本最可能属于的类别。
因此，贝叶斯类别判别式为：12arg max (/,,)NB i n C P C w w w = (1)本文采用布尔表示法描述文本，每个文本表示为特征矢量(1w ，2w ，…V w )，V 为特征词表，V 为特征词表总词数，V=(1B ，2B ，…V B )。
贝叶斯分类器（3）朴素贝叶斯分类器根据，我们对贝叶斯分类器所要解决的问题、问题的求解⽅法做了概述，将贝叶斯分类问题转化成了求解P(x|c)的问题，在上⼀篇中，我们分析了第⼀个求解⽅法：极⼤似然估计。
在本篇中，我们来介绍⼀个更加简单的P(x|c)求解⽅法，并在此基础上讲讲常⽤的⼀个贝叶斯分类器的实现：朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）。
1 朴素贝叶斯分类原理1.1 分类问题回顾我们的⽬标是通过对样本的学习来得到⼀个分类器，以此来对未知数据进⾏分类，即求后验概率P(c|x)。
在中，我们描述了贝叶斯分类器是以⽣成式模型的思路来处理这个问题的，如下⾯的公式所⽰，贝叶斯分类器通过求得联合概率P(x,c)来计算P(c|x)，并将联合概率P(x,c)转化成了计算类先验概率P(c)、类条件概率P(x|c)、证据因⼦P(x)。
h∗(x)=\argmax c∈Y P(c|x)=\argmax c∈Y P(x,c)P(x)=\argmaxc∈YP(c)∗P(x|c)P(x)其中的难点是类条件概率P(x|c)的计算，因为样本x本⾝就是其所有属性的联合概率，各种属性随意组合，变幻莫测，要计算其中某⼀种组合出现的概率真的是太难了，⽽朴素贝叶斯的出现就是为了解决这个问题的。
要想计算联合概率P(a,b)，我们肯定是希望事件a与事件b是相互独⽴的，可以简单粗暴的P(a,b)=P(a)P(b)，多想对着流星许下⼼愿：让世界上复杂的联合概率都变成简单的连乘！1.2 朴素贝叶斯朴素贝叶斯实现了我们的梦想！朴素贝叶斯中的朴素就是对多属性的联合分布做了⼀个⼤胆的假设，即x的n个维度之间相互独⽴：P([x1,x2,...,x n]|c)=P(x1|c)P(x2|c)...P(x1|c)朴素贝叶斯通过这⼀假设⼤⼤简化了P(x|c)的计算，当然，使⽤这个假设是有代价的，⼀般情况下，⼤量样本的特征之间独⽴这个条件是弱成⽴的，毕竟哲学上说联系是普遍的，所以我们使⽤朴素贝叶斯会降低⼀些准确性；如果实际问题中的事件的各个属性⾮常不独⽴的话，甚⾄是⽆法使⽤朴素贝叶斯的。
Python贝叶斯文本分类模型从原理到实现朴素贝叶斯分类器是一种有监督学习，常见有两种模型，多项式模型(multinomial model)即为词频型和伯努利模型(Bernoulli model)即文档型。
二者的计算粒度不一样，多项式模型以单词为粒度，伯努利模型以文件为粒度，因此二者的先验概率和类条件概率的计算方法都不同。
计算后验概率时，对于一个文档d，多项式模型中，只有在d中出现过的单词，才会参与后验概率计算，伯努利模型中，没有在d中出现，但是在全局单词表中出现的单词，也会参与计算，不过是作为“反方”参与的（避免消除测试文档时类条件概率中有为0现象而做的取对数等问题）。
一、数据集数据集是有8个分类的文本数据集，使用了结巴分词对每个文本分词，每个单词当作特征，再利用二元词串构造更多特征，然后去掉停用词，去掉出现次数太多和太少的特征，得到了19630个特征。
取1998个样本用于训练，509个用于测试。
基于词袋模型的思路将每个文本转换为向量，训练集和测试集分别转换为矩阵，并用python numpy模块将其保存为npy格式。
数据集共使用了19630个单词作为特征，特征值是词在文本中出现的次数。
8个分类，分别是1、2、...、8。
训练集共1998个样本，测试集共509个样本。
二、朴素贝叶斯分类器划分邮件算法朴素贝叶斯分类器，基于贝叶斯定理，是一个表现良好的分类方法。
1、公式原理推导主要根据事件间的相互影响进行公式推断。
1.1、条件概率:P(A|B) = P(A,B)/P(B)A和B是随机事件，P(A|B)也就是在事件B发生的前提下事件A发生的概率。
P(A,B)表示A、B都发生的概率。
这样一来，我们可以通过统计结果计算条件概率。
例如假设有1000封邮件，垃圾邮件有300封，出现单词购买的邮件为50封，而即是垃圾邮件又同时出现了购买这个单词的邮件共有20封。
如果把垃圾邮件看成事件A，邮件里出现单词购买看成事件B，那么P(A)是指垃圾邮件出现的概率，因为没考虑其他的因素对A的影响，也可以将P(A)看做A的先验概率，这里：P(A) = 300/1000 = 0.3同理，P(B) = 50/1000 = 0.05P(A,B)是指A和B同时发生的概率，P(A,B) = 20/1000 = 0.02根据条件概率的公式，能够得到P(A|B) = 0.02 / 0.05 = 0.4因为有B的影响，P(A|B)也叫做A的后验概率。
自然语言处理技术在文本分析中的应用一、前言随着人工智能的快速发展，自然语言处理技术越来越受到关注，而其中的文本分析技术在各个行业中都有广泛的应用，特别是在金融、电商、医疗等领域。
本文将介绍自然语言处理技术在文本分析中的应用，并讨论相应的技术原理和实现方法。
二、文本分类文本分类是指根据文本的内容或属性将文本划分到一个或多个预定义的分类中。
它是文本分析的基础任务之一，也是自然语言处理技术中的一个研究热点。
1. 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是文本分类中最常用的分类器之一，它是一种基于概率统计的分类方法。
该方法假设所有属性都是相互独立的，且每个属性对分类的影响权重相同。
它通常用来解决文本分类、垃圾邮件分类、情感分析等问题。
2. 支持向量机分类器支持向量机分类器是一种基于结构风险最小化理论的分类方法，可以解决非线性分类和高维度数据分类问题。
该方法的关键是确定一个决策边界，使得两类数据之间的间隔最大化。
它通常用来解决文本分类、信息检索、人脸识别等问题。
三、情感分析情感分析是指对文本中的情感色彩进行判断和分类，通常分为正面情感、负面情感和中性情感。
情感分析在电商、社交媒体、新闻等领域有重要的应用价值。
1. 词典情感分析方法词典情感分析方法是指利用情感词典对文本中的每个词进行情感极性判断，并计算每个词的情感极性得分，从而得出整个文本的情感倾向。
该方法的优点是简单易用，但存在某些情感词不在词库中、文本的语境不被考虑等问题。
2. 机器学习情感分析方法机器学习情感分析方法是指利用机器学习算法对文本进行分类，从而得出整个文本的情感倾向。
该方法需要大量的标注数据进行训练，可以在一定程度上克服词典情感分析方法的问题。
四、关键词提取关键词提取是指从文本中提取出具有代表性的、能够反映文本主题的单词或词组。
该任务在文本自动摘要、主题分析、信息检索等领域有广泛的应用。
1. 基于频率的关键词提取方法基于频率的关键词提取方法是指对文本中的每个单词进行统计，提取出出现频率高、具有代表性的关键词。
利用机器学习技术进行文本分类的方法文本分类是指将一段文本划分到特定的类别或标签中的任务。
随着互联网的发展，人们需要处理大量的文本数据，因此自动文本分类成为一个重要的研究课题。
而利用机器学习技术进行文本分类的方法受到广泛的关注和应用。
在本文中，我们将介绍几种常用的机器学习技术，并分析它们在文本分类中的应用和效果。
一、朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于概率统计原理的分类方法。
它假设特征之间是相互独立的，并利用贝叶斯定理进行分类。
在文本分类中，朴素贝叶斯分类器通常使用词袋模型表示文本，将文本转换为向量形式进行计算。
通过计算每个类别下各个词的条件概率，来判断文本属于哪个类别。
朴素贝叶斯分类器在处理大规模文本数据时具有快速训练和预测的优势，在一些简单的文本分类任务中表现良好。
二、支持向量机（SVM）支持向量机是一种二分类模型，通过构造最优超平面来实现分类。
在文本分类中，支持向量机可以将文本数据映射到高维空间中，并尽可能找到一个超平面，使得不同类别数据的间隔最大化。
支持向量机在文本分类中常使用TF-IDF表示文本特征，通过选择合适的核函数（如线性核、多项式核或高斯核）来建模文本间的相似性。
支持向量机在处理文本分类问题上的表现被广泛认为是一种稳定且有效的方法。
三、深度学习模型近年来，深度学习方法在文本分类任务中取得了很好的效果。
深度学习模型通过多层神经网络的组合，能够自动从原始文本数据中学习到复杂的特征表示。
其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是常用的深度学习模型。
CNN主要用于文本局部特征的提取，而RNN则可以捕捉到文本中的时序信息。
此外，可以使用预训练的词向量（如Word2Vec或GloVe）来初始化神经网络的词嵌入层，进一步提高分类性能。
深度学习模型对于大规模文本数据的处理能力强大，但也需要更多的计算资源和数据量来支持训练，并且在参数调整和算法优化上相对复杂一些。
四、集成学习方法集成学习方法是通过组合多个分类器，以增强分类性能的方式。
朴素贝叶斯分类器（MNIST数据集）P(y|X)=P(y)*P(X|y)/P(X)样本中的属性相互独⽴；原问题的等价问题为：数据处理为防⽌P(y)*P(X|y)的值下溢，对原问题取对数，即：注意：若某属性值在训练集中没有与某个类同时出现过，则直接P(y)或P(X|y)可能为0，这样计算出P(y)*P(X|y)的值为0，没有可⽐性，且不便于求对数，因此需要对概率值进⾏“平滑”处理，常⽤拉普拉斯修正。
先验概率修正：令Dy表⽰训练集D中第y类样本组合的集合，N表⽰训练集D中可能的类别数即每个类别的样本个数都加 1。
类条件概率：另Dy,xi表⽰Dc中在第 i 个属性上取值为xi的样本组成的集合，Ni表⽰第 i 个属性可能的取值数即该类别中第 i 个属性都增加⼀个样本。
--------------------------------------------------------------数据预处理训练模型测试样本函数调⽤参考import structfrom numpy import *import numpy as npimport timedef read_image(file_name):#先⽤⼆进制⽅式把⽂件都读进来file_handle=open(file_name,"rb") #以⼆进制打开⽂档file_content=file_handle.read() #读取到缓冲区中offset=0head = struct.unpack_from('>IIII', file_content, offset) # 取前4个整数，返回⼀个元组offset += struct.calcsize('>IIII')imgNum = head[1] #图⽚数rows = head[2] #宽度cols = head[3] #⾼度images=np.empty((imgNum , 784))#empty，是它所常见的数组内的所有元素均为空，没有实际意义，它是创建数组最快的⽅法 image_size=rows*cols#单个图⽚的⼤⼩fmt='>' + str(image_size) + 'B'#单个图⽚的formatfor i in range(imgNum):images[i] = np.array(struct.unpack_from(fmt, file_content, offset))# images[i] = np.array(struct.unpack_from(fmt, file_content, offset)).reshape((rows, cols))offset += struct.calcsize(fmt)return images#读取标签def read_label(file_name):file_handle = open(file_name, "rb") # 以⼆进制打开⽂档file_content = file_handle.read() # 读取到缓冲区中head = struct.unpack_from('>II', file_content, 0) # 取前2个整数，返回⼀个元组offset = struct.calcsize('>II')labelNum = head[1] # label数# print(labelNum)bitsString = '>' + str(labelNum) + 'B' # fmt格式：'>47040000B'label = struct.unpack_from(bitsString, file_content, offset) # 取data数据，返回⼀个元组return np.array(label)def loadDataSet():#mnisttrain_x_filename="train-images-idx3-ubyte"train_y_filename="train-labels-idx1-ubyte"test_x_filename="t10k-images-idx3-ubyte"test_y_filename="t10k-labels-idx1-ubyte"# #fashion mnist# train_x_filename="fashion-train-images-idx3-ubyte"# train_y_filename="fashion-train-labels-idx1-ubyte"# test_x_filename="fashion-t10k-images-idx3-ubyte"# test_y_filename="fashion-t10k-labels-idx1-ubyte"train_x=read_image(train_x_filename)#60000*784 的矩阵train_y=read_label(train_y_filename)#60000*1的矩阵test_x=read_image(test_x_filename)#10000*784test_y=read_label(test_y_filename)#10000*1train_x=normalize(train_x)test_x=normalize(test_x)# #调试的时候让速度快点，就先减少数据集⼤⼩# train_x=train_x[0:1000,:]# train_y=train_y[0:1000]# test_x=test_x[0:500,:]# test_y=test_y[0:500]return train_x, test_x, train_y, test_ydef normalize(data):#图⽚像素⼆值化，变成0-1分布m=data.shape[0]n=np.array(data).shape[1]for i in range(m):for j in range(n):if data[i,j]!=0:data[i,j]=1else:data[i,j]=0return data#（1）计算先验概率及条件概率def train_model(train_x,train_y,classNum):#classNum是指有10个类别，这⾥的train_x是已经⼆值化，m=train_x.shape[0]n=train_x.shape[1]# prior_probability=np.zeros(n)#先验概率prior_probability=np.zeros(classNum)#先验概率conditional_probability=np.zeros((classNum,n,2))#条件概率#计算先验概率和条件概率for i in range(m):#m是图⽚数量，共60000张img=train_x[i]#img是第i个图⽚，是1*n的⾏向量label=train_y[i]#label是第i个图⽚对应的labelprior_probability[label]+=1#统计label类的label数量(p(Y=ck)，下标⽤来存放label,prior_probability[label]除以n就是某个类的先验概率for j in range(n):#n是特征数，共784个temp=img[j].astype(int)#img[j]是0.0，放到下标去会显⽰错误，只能⽤整数conditional_probability[label][j][temp] += 1# conditional_probability[label][j][img[j]]+=1#统计的是类为label的，在每个列中为1或者0的⾏数为多少，img[j]的值要么就是0要么就是1，计算条件概率 #将概率归到[1.10001]for i in range(classNum):for j in range(n):#经过⼆值化的图像只有0，1两种取值pix_0=conditional_probability[i][j][0]pix_1=conditional_probability[i][j][1]#计算0，1像素点对应的条件概率probability_0=(float(pix_0)/float(pix_0+pix_1))*10000+1probability_1 = (float(pix_1)/float(pix_0 + pix_1)) * 10000 + 1conditional_probability[i][j][0]=probability_0conditional_probability[i][j][1]=probability_1return prior_probability,conditional_probability#（2）对给定的x，计算先验概率和条件概率的乘积def cal_probability(img,label,prior_probability,conditional_probability):probability=int(prior_probability[label])#先验概率n=img.shape[0]# print(n)for i in range(n):#应该是特征数probability*=int(conditional_probability[label][i][img[i].astype(int)])return probability#确定实例x的类，相当于argmaxdef predict(test_x,test_y,prior_probability,conditional_probability):#传进来的test_x或者是train_x都是⼆值化后的predict_y=[]m=test_x.shape[0]n=test_x.shape[1]for i in range(m):img=np.array(test_x[i])#img已经是⼆值化以后的列向量label=test_y[i]max_label=0max_probability= cal_probability(img,0,prior_probability,conditional_probability) for j in range(1,10):#从下标为1开始，因为初始值是下标为0probability=cal_probability(img,j,prior_probability,conditional_probability)if max_probability<probability:max_probability=probabilitymax_label=jpredict_y.append(max_label)#⽤来记录每⾏最⼤概率的labelreturn np.array(predict_y)def cal_accuracy(test_y,predict_y):m=test_y.shape[0]errorCount=0.0for i in range(m):if test_y[i]!=predict_y[i]:errorCount+=1accuracy=1.0-float(errorCount)/mreturn accuracyif __name__=='__main__':classNum=10print("Start reading data...")time1=time.time()train_x, test_x, train_y, test_y=loadDataSet()train_x=normalize(train_x)test_x=normalize(test_x)time2=time.time()print("read data cost",time2-time1,"second")print("start training data...")prior_probability, conditional_probability=train_model(train_x,train_y,classNum) for i in range(classNum):print(prior_probability[i])#输出⼀下每个标签的总共数量time3=time.time()print("train data cost",time3-time2,"second")print("start predicting data...")predict_y=predict(test_x,test_y,prior_probability,conditional_probability)time4=time.time()print("predict data cost",time4-time3,"second")print("start calculate accuracy...")acc=cal_accuracy(test_y,predict_y)time5=time.time()print("accuarcy",acc)print("calculate accuarcy cost",time5-time4,"second")。
朴素贝叶斯分类器是一种常用的机器学习算法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设来进行分类。
它在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域有着广泛的应用。
本文将介绍如何使用Matlab实现朴素贝叶斯分类器进行二分类，并附上相应的代码示例。
一、朴素贝叶斯分类器原理简介1. 贝叶斯定理贝叶斯定理是基于条件概率的一个重要公式，在朴素贝叶斯分类器中扮演着核心的角色。
其数学表达式为：P(c|x) = P(x|c) * P(c) / P(x)其中，P(c|x)表示在给定特征x的条件下，类别c的概率；P(x|c)表示在类别c的条件下，特征x的概率；P(c)表示类别c的先验概率；P(x)表示特征x的先验概率。
2. 特征条件独立假设朴素贝叶斯分类器的另一个核心假设是特征条件独立假设，即假设每个特征相互独立。
虽然这个假设在现实中不一定成立，但在实际应用中，朴素贝叶斯分类器仍然表现出色。
二、朴素贝叶斯分类器二分类matlab代码示例在Matlab中，可以利用已有的函数库和工具箱来实现朴素贝叶斯分类器。
下面是一个简单的二分类示例代码：```matlab% 1. 准备数据data = [3.393533211,2.331273381,0;3.110073483,1.781539638,0;1.343808831,3.368360954,0;3.582294042,4.679179110,0;2.280362439,2.866990263,0;7.423436942,4.696522875,1;5.745051997,3.533989803,1;9.172168622,2.511101045,1;7.792783481,3.424088941,1;7.939820817,0.791637231,1;];% 2. 训练模型X = data(:, 1:2);Y = data(:, 3);model = fib(X, Y);% 3. 预测新样本new_sample = [8, 3];label = predict(model, new_sample);disp(['The label of the new sample is: ', num2str(label)]);```以上代码实现了一个简单的二分类朴素贝叶斯分类器。
