基于朴素贝叶斯算法的新闻提要分类器
newsFeedClassifierBayesianCS331的Python项目详细描述
新闻提要分类贝叶斯-cs331新闻提要分类贝叶斯-cs331工程
=============
=>又一个通用的朴素贝叶斯分类法。
``巨蟒"
假设你有一些新闻文本，并且知道它们的类别。
你想用这些预先分类/预先分类的文本来训练一个系统。因此，您最好将此数据称为您的培训集。
"
来自NaiveBayesClassifier的导入标记器
来自NaiveBayesClassifier的导入标记器。Trainer导入Trainer
来自NaiveBayesClassifier的导入标记器。分类器导入标记器
NewsTrainer=Trainer（标记器。标记器（stop_words=[]，sign_to_remove=["？！%&；"]）
ealth'}，
{text'：'叙利亚是主要问题，奥巴马说，''类别'：'政治'}，
{text'：'吃东西减肥'，'类别'：'健康'}，
{text'：'你不应该吃太多'，'类别'：'健康'}
雨点数据，您几乎完成了，可以开始使用分类器了。
new分类器=分类器（newstrainer.data，tokenizer.tokenizer（stop_words=[]，signs_to_remove=["？！%&；"]）
按概率值排序的es打印分类比上面的例子需要更多的训练数据。实际上，像这个例子中这样的几行文字是不可能成为足够的训练集的。
相反，这里引用了一个最有说服力的解释。
>；贝叶斯分类刷新器：假设您有一组类
>；（例如类别）c:={c 1，…，cu n}，以及一个文档d，包含单词d:={w1，…，wu k}。我们希望确定文档属于某个C类的概率
>；给定一组与文档和类相关的训练数据。
>；
>；根据贝叶斯定理，我们得到了
>；
>；p（c_j_d）=p（d_c_j）*p（c_j）/p（d）。
>；
>；lhs是文档所属的概率。对于C_j
>；类，考虑到文档本身（实际上是指本文档中出现的单词
>；频率），我们的程序将
>；计算每个j的该概率，并为本文档输出最可能的
>；类。
>；
>；p（c_j）称为"优先"概率，或t一般来说，文档属于C_J的概率
>，而不会先看到
>；文档。p（d c_u j）是看到这种
>；文档的概率，假设它属于c_j。这里，假设单词
>；独立地出现在文档中（这是"天真的"
>；假设），我们可以估计
>；
>>；p（d c_j）~=p（w c_j）**p（w k c_j）
>；
>；这里，通过假设
>；单词独立地出现在文档中（这是"天真的"
>；假设），我们可以估计
>；
>；p（p（w_i_c_j）是概率赛因g给定类的
>；文档中的给定单词。最后，p（d）只能被视为一个
>；比例因子，与分类无关，
>；除非您希望将结果分数标准化并实际看到
>；概率。在这种情况下，请注意，
>；
>；p（d）=和j（p（d c_j）*p（c_j））
>；
>；执行这些计算的一个实际问题是计算p（d c_j）时出现float64下溢的可能性，因为
>；单个单词的概率可以任意小，nd a
>；文档可以包含任意数量的文档。处理此情况的典型方法是将概率转换为
>；日志域并执行加法而不是乘法：
>；
>；log p（c_j d）~log（p（c_j））+sum_i（log p（w_i c_j））
>；
>；其中i=1，…，k。请注意，通过执行t他说，我们放弃了标度因子p（d），分数不再是概率；
>；但是，分数的单调关系由
>；log函数保持。
lpful：
*[昆虫示例][2]
*[斯坦福大学nlp-贝叶斯分类器][3]
改进
这个分类器使用一个非常简单的标记器，它是一个将句子拆分成单词的模块。如果你的训练集很大，你可以依赖可用的标记器，否则你需要一个更好的标记器专门用于你的训练文本的语言。
\references
[1]：https://github.com/jbrukh/bayesian/blob/master/bayesian.go
[2]：http://www.cs.ucr.edu/~eamonn/ce/bayesian%20classification%20with昆虫示例.pdf
[3]：http://nlp.stanford.edu/ir book/html/htmledition/naive-bayes-text-classification-1.html
[4]：https://github.com/muatik/naive-bayes-classifier
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=>又一个通用的朴素贝叶斯分类法。
``巨蟒"
假设你有一些新闻文本，并且知道它们的类别。
你想用这些预先分类/预先分类的文本来训练一个系统。因此，您最好将此数据称为您的培训集。
"
来自NaiveBayesClassifier的导入标记器
来自NaiveBayesClassifier的导入标记器。Trainer导入Trainer
来自NaiveBayesClassifier的导入标记器。分类器导入标记器
NewsTrainer=Trainer（标记器。标记器（stop_words=[]，sign_to_remove=["？！%&；"]）
ealth'}，
{text'：'叙利亚是主要问题，奥巴马说，''类别'：'政治'}，
{text'：'吃东西减肥'，'类别'：'健康'}，
{text'：'你不应该吃太多'，'类别'：'健康'}
雨点数据，您几乎完成了，可以开始使用分类器了。
new分类器=分类器（newstrainer.data，tokenizer.tokenizer（stop_words=[]，signs_to_remove=["？！%&；"]）
按概率值排序的es打印分类比上面的例子需要更多的训练数据。实际上，像这个例子中这样的几行文字是不可能成为足够的训练集的。
相反，这里引用了一个最有说服力的解释。
>；贝叶斯分类刷新器：假设您有一组类
>；（例如类别）c:={c 1，…，cu n}，以及一个文档d，包含单词d:={w1，…，wu k}。我们希望确定文档属于某个C类的概率
>；给定一组与文档和类相关的训练数据。
>；
>；根据贝叶斯定理，我们得到了
>；
>；p（c_j_d）=p（d_c_j）*p（c_j）/p（d）。
>；
>；lhs是文档所属的概率。对于C_j
>；类，考虑到文档本身（实际上是指本文档中出现的单词
>；频率），我们的程序将
>；计算每个j的该概率，并为本文档输出最可能的
>；类。
>；
>；p（c_j）称为"优先"概率，或t一般来说，文档属于C_J的概率
>，而不会先看到
>；文档。p（d c_u j）是看到这种
>；文档的概率，假设它属于c_j。这里，假设单词
>；独立地出现在文档中（这是"天真的"
>；假设），我们可以估计
>；
>>；p（d c_j）~=p（w c_j）**p（w k c_j）
>；
>；这里，通过假设
>；单词独立地出现在文档中（这是"天真的"
>；假设），我们可以估计
>；
>；p（p（w_i_c_j）是概率赛因g给定类的
>；文档中的给定单词。最后，p（d）只能被视为一个
>；比例因子，与分类无关，
>；除非您希望将结果分数标准化并实际看到
>；概率。在这种情况下，请注意，
>；
>；p（d）=和j（p（d c_j）*p（c_j））
>；
>；执行这些计算的一个实际问题是计算p（d c_j）时出现float64下溢的可能性，因为
>；单个单词的概率可以任意小，nd a
>；文档可以包含任意数量的文档。处理此情况的典型方法是将概率转换为
>；日志域并执行加法而不是乘法：
>；
>；log p（c_j d）~log（p（c_j））+sum_i（log p（w_i c_j））
>；
>；其中i=1，…，k。请注意，通过执行t他说，我们放弃了标度因子p（d），分数不再是概率；
>；但是，分数的单调关系由
>；log函数保持。
lpful：
*[昆虫示例][2]
*[斯坦福大学nlp-贝叶斯分类器][3]
改进
这个分类器使用一个非常简单的标记器，它是一个将句子拆分成单词的模块。如果你的训练集很大，你可以依赖可用的标记器，否则你需要一个更好的标记器专门用于你的训练文本的语言。
\references
[1]：https://github.com/jbrukh/bayesian/blob/master/bayesian.go
[2]：http://www.cs.ucr.edu/~eamonn/ce/bayesian%20classification%20with昆虫示例.pdf
[3]：http://nlp.stanford.edu/ir book/html/htmledition/naive-bayes-text-classification-1.html
[4]：https://github.com/muatik/naive-bayes-classifier
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