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樸素貝葉斯算法的python實現(xiàn)方法
2017-08-20
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樸素貝葉斯算法的python實現(xiàn)方法

本文實例講述了樸素貝葉斯算法的python實現(xiàn)方法。分享給大家供大家參考。具體實現(xiàn)方法如下:

樸素貝葉斯算法優(yōu)缺點

優(yōu)點:在數(shù)據(jù)較少的情況下依然有效,可以處理多類別問題

缺點:對輸入數(shù)據(jù)的準備方式敏感

適用數(shù)據(jù)類型:標稱型數(shù)據(jù)

算法思想:

比如我們想判斷一個郵件是不是垃圾郵件,那么我們知道的是這個郵件中的詞的分布,那么我們還要知道:垃圾郵件中某些詞的出現(xiàn)是多少,就可以利用貝葉斯定理得到。

樸素貝葉斯分類器中的一個假設是:每個特征同等重要

函數(shù)
loadDataSet()

創(chuàng)建數(shù)據(jù)集,這里的數(shù)據(jù)集是已經(jīng)拆分好的單詞組成的句子,表示的是某論壇的用戶評論,標簽1表示這個是罵人的

createVocabList(dataSet)

找出這些句子中總共有多少單詞,以確定我們詞向量的大小

setOfWords2Vec(vocabList, inputSet)

將句子根據(jù)其中的單詞轉成向量,這里用的是伯努利模型,即只考慮這個單詞是否存在

bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet)

這個是將句子轉成向量的另一種模型,多項式模型,考慮某個詞的出現(xiàn)次數(shù)

trainNB0(trainMatrix,trainCatergory)

計算P(i)和P(w[i]|C[1])和P(w[i]|C[0]),這里有兩個技巧,一個是開始的分子分母沒有全部初始化為0是為了防止其中一個的概率為0導致整體為0,另一個是后面乘用對數(shù)防止因為精度問題結果為0

classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1)

根據(jù)貝葉斯公式計算這個向量屬于兩個集合中哪個的概率高

代碼如下:
#coding=utf-8
from numpy import *
def loadDataSet():
    postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],
                 ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],
                 ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],
                 ['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],
                 ['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],
                 ['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]
    classVec = [0,1,0,1,0,1]    #1 is abusive, 0 not
    return postingList,classVec

#創(chuàng)建一個帶有所有單詞的列表
def createVocabList(dataSet):
    vocabSet = set([])
    for document in dataSet:
        vocabSet = vocabSet | set(document)
    return list(vocabSet)
   
def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
    retVocabList = [0] * len(vocabList)
    for word in inputSet:
        if word in vocabList:
            retVocabList[vocabList.index(word)] = 1
        else:
            print 'word ',word ,'not in dict'
    return retVocabList

#另一種模型   
def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):
    returnVec = [0]*len(vocabList)
    for word in inputSet:
        if word in vocabList:
            returnVec[vocabList.index(word)] += 1
    return returnVec

def trainNB0(trainMatrix,trainCatergory):
    numTrainDoc = len(trainMatrix)
    numWords = len(trainMatrix[0])
    pAbusive = sum(trainCatergory)/float(numTrainDoc)
    #防止多個概率的成績當中的一個為0
    p0Num = ones(numWords)
    p1Num = ones(numWords)
    p0Denom = 2.0
    p1Denom = 2.0
    for i in range(numTrainDoc):
        if trainCatergory[i] == 1:
            p1Num +=trainMatrix[i]
            p1Denom += sum(trainMatrix[i])
        else:
            p0Num +=trainMatrix[i]
            p0Denom += sum(trainMatrix[i])
    p1Vect = log(p1Num/p1Denom)#處于精度的考慮,否則很可能到限歸零
    p0Vect = log(p0Num/p0Denom)
    return p0Vect,p1Vect,pAbusive
   
def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
    p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + log(pClass1)    #element-wise mult
    p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + log(1.0 - pClass1)
    if p1 > p0:
        return 1
    else:
        return 0
       
def testingNB():
    listOPosts,listClasses = loadDataSet()
    myVocabList = createVocabList(listOPosts)
    trainMat=[]
    for postinDoc in listOPosts:
        trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))
    p0V,p1V,pAb = trainNB0(array(trainMat),array(listClasses))
    testEntry = ['love', 'my', 'dalmation']
    thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
    print testEntry,'classified as: ',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb)
    testEntry = ['stupid', 'garbage']
    thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
    print testEntry,'classified as: ',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb)
    
def main():
    testingNB()
   
if __name__ == '__main__':
    main()
希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。


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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調,回調的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }