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    2013-10-23 09:59:12
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  • 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设(这也是为什么成为朴素贝叶斯算法的原因,如果特征不不独立,则需要用到贝叶斯网络模型,此文不介绍)的分类方法。对于给定的训练集,首先基于特征条件独立假设学习...

    一、算法简介
    朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设(这也是为什么成为朴素贝叶斯算法的原因,如果特征不不独立,则需要用到贝叶斯网络模型,此文不做介绍)的分类方法。对于给定的训练集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布,然后根据学得的模型,对于给定的输入x,模型根据后验概率最大化输出y(也就是x的类别)。
    二、算法执行步骤
    1.准备数据训练集
    2.格式化数据以满足算法输入要求
    3.分析数据训练算法
    4.测试算法的效果
    5.算法的应用
    详细点来说就是,拿到一个文本,我们首先对文本进行分割,得到单词向量,然后根据单词向量来计算概率,最后拿训练好的模型去做预测分类。
    这里构建单词向量的时候,会遇到两种单词模型:
    1> 词集模型,它将每个次是否出现作为一个特征,而不考虑出现的次数
    2> 词袋模型,它记录每个词出现的次数,有时候能表达出词集模型所表达不出来的场景
    具体使用某种模型,可以具体问题具体分析,朴素贝叶斯算法总的来说还是很简单的,接下来看个简单的demo来加深理解。
    三、算法示例
    生活中很多我们知道的或不知道的,都在潜移默化的应用着贝叶斯算法的思想,比如常见的文本分类(恶意留言筛选)、垃圾邮件过滤器、智能化推荐等等。我们就拿垃圾邮件过滤器的例子来说明一下算法的应用。
    首先拿到一个待分类的邮件地址,我们应该先对邮件字符串进行分割,得到词组向量,然后对比数据集库,计算那些垃圾邮件特征出现的概率,利用后验概率最大化原则返回分类结果。
    具体代码请参考我的github,上面有详细的代码注释。
    https://github.com/GritCoder/bayes.git
    参考资料:统计学习方法 李航
    Machine Learning in Action

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  • 2.2条件变量(condition variable). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.3不要用读写锁和信号量. . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . 43 2.4封装MutexLock、MutexLockGuard、...
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  • 41、UIP Components需要考虑的问题是什么?如何将控制流程和窗口、页面等界面元素分开//流程的每一步都需要保存状态。如何能抽象出一个统一的状态模型,可以使状态在留转过程中被保存和传递//最好能够用一套处理机制...
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