Mlt 0.5.8 For Mac

  1. 2-port V.34 Fax Server with US Accessory Kit. Includes: fax server, universal power supply, North American power cord, (2) RJ-11 phone cables, (1) Ethernet cable, and mounting brackets.
  2. Schaum's Outline of College Physics 9thEd (Bueche & Hecht).pdf. Schaum's Outline of College Physics 9thEd (Bueche & Hecht).pdf.

概率定义:
概率定义为一件事情发生的可能性,例如,随机抛硬币,正面朝上的概率。

联合概率:
包含多个条件,且所有条件同时成立的概率,记作:𝑃(𝐴,𝐵) 。

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条件概率:
事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率,记作:𝑃(𝐴 𝐵) 。P(A1,A2 B) = P(A1 B)P(A2 B),需要注意的是:此条件概率的成立,是由于A1,A2相互独立的结果。

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公式:


其中,w为给定文档的特征值(频数统计,预测文档提供),c为文档类别。
公式可以理解为:

其中c可以是不同类别。

公式分为三个部分:

Mlt 0.5.8 For Mac

𝑃(𝐶):每个文档类别的概率(某文档类别词数/总文档词数)
𝑃(𝑊│𝐶):给定类别下特征(被预测文档中出现的词)的概率
计算方法:𝑃(𝐹1│𝐶)=𝑁𝑖/𝑁 (训练文档中去计算)
𝑁𝑖为该𝐹1词在C类别所有文档中出现的次数
N为所属类别C下的文档所有词出现的次数和
𝑃(𝐹1,𝐹2,…): 预测文档中每个词的概率

举个栗子:

现有一篇被预测文档:出现了都江宴,武汉,武松,计算属于历史,地理的类别概率?



历史:𝑃(都江宴,武汉,武松│历史)∗P(历史)=(10/108)∗(22/108)∗(65/108)∗(108/235) =0.00563435
地理:𝑃(都江宴,武汉,武松│地理)∗P(地理)=(58/127)∗(17/127)∗(0/127)∗(127/235)=0

拉普拉斯平滑:
思考:属于某个类别为0,合适吗?
从上面的例子我们得到地理概率为0,这是不合理的,如果词频列表里面有很多出现次数都为0,很可能计算结果都为零。
解决方法:拉普拉斯平滑系数。


𝛼为指定的系数一般为1,m为训练文档中统计出的特征词个数Mlt 0.5.8 for mac desktop

sklearn朴素贝叶斯实现API:

案例:新闻分类

优点:

Mlt 0.5.8 For Mac Catalina

  • 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有稳定的分类效率。
  • 对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类。
  • 分类准确度高,速度快

缺点:

Mlt 0.5.8 For Macbook Pro

  • 需要知道先验概率P(F1,F2,… C),因此在某些时候会由于假设的先验模型的原因导致预测效果不佳。

Mlt 0.5.8 For Macbook Air

posted on 2020-05-20 11:42大码王 阅读(272) 评论(0) 编辑收藏