Advertisement

伯努力模型朴素贝叶斯算法用于人名性别预测。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该项目采用人名预测性别的方法，并基于多项式的朴素贝叶斯算法进行构建。为了验证算法的有效性，我们手动实现了文本分类系统（二分类），其中包含两个案例：第一个案例展示了手工计算过程，旨在为算法实现的准确性提供佐证；第二个案例则是一个小型竞赛中的题目，专注于利用人名进行性别预测。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于伯努利模型的朴素贝叶斯算法进行性别预测（通过人名）.zip
    优质
    本项目采用基于伯努利模型的朴素贝叶斯算法，利用名字数据集训练模型，并预测个人性别。适用于数据分析和机器学习初学者研究与实践。 根据人名预测性别可以通过基于多项式的朴素贝叶斯算法实现。我手工实现了一个基于贝叶斯算法的文本分类（二分类），其中包括两个案例：一个案例详细展示了手动计算过程以验证算法准确性；另一个则是来自一个小竞赛的问题，目标是通过名字来预测性别。
     
  • 基于多项式朴素贝叶斯算法的人名性别预测方法
    优质
    本研究提出了一种利用多项式朴素贝叶斯算法进行人名性别预测的新方法，通过优化模型参数提升了预测准确性。 根据人名预测性别可以通过基于多项式的朴素贝叶斯算法实现。我手工完成了一个二分类文本分类的贝叶斯算法实现，并提供了两个案例来验证其准确性：一个包含详细的计算过程，另一个则是来自一个小竞赛的问题，即通过名字预测性别。
     
  • 朴素贝叶斯算法-朴素贝叶斯分类器
    优质
    简介：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的高效概率分类方法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。 朴素贝叶斯分类器在估计类条件概率时假设给定类标号y的情况下属性之间是条件独立的。这一条件独立性的假设可以形式化地表示如下： 每个训练样本可以用一个属性向量X=(x1,x2,x3,...,xn)来表示，其中各个属性之间的关系被假定为在给定类标号下相互独立。
     
  • 朴素贝叶斯分类器：一种用于文本分类的分类算法，采用朴素伯努利及多项式模型...
    优质
    简介：朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的高效概率分类方法，广泛应用于文本分类中。本文探讨了其在朴素伯努利和多项式模型下的应用原理和实践效果。 朴素贝叶斯分类器是一种用于文本分类的算法。它通过使用基于朴素伯努利和多项式的方程将文档（如邮件）归类为垃圾邮件或非垃圾邮件。目前，该算法仅能对两类进行分类，但可以修改以支持多类别（N个类别）。项目结构包括： - jars：可执行jar文件 - src：主要的源代码目录 - corpus：包含所有数据、训练和测试文件以及停用词列表 您可以使用Eclipse或基于Java的环境运行此项目。在Eclipse中，通过“现有项目到工作区”选项导入项目后，可以通过运行Train.java（主类）并提供corpus_root_path作为参数来训练语料库。执行完成后，在corpus_root_path目录下会生成Bernouli.out和Multinomial.out文件。
     
  • 朴素贝叶斯算法详解（基于贝叶斯算法）
    优质
    简介：本文深入浅出地讲解了朴素贝叶斯算法，一种基于贝叶斯定理的概率分类技术，适用于文本分类、垃圾邮件过滤等场景。 贝叶斯是英国的一位数学家，1702年出生于伦敦，并曾在宗教界任职神甫。他于1742年成为英国皇家学会的会员，在1763年的四月七日去世。在概率论领域中，他是主要的研究者之一。贝叶斯开创性地将归纳推理法应用于概率论的基础理论之中，从而创立了贝叶斯统计学说，并且对诸如统计决策函数、推断及估算等领域做出了重要的贡献。
     
  • 贝叶斯朴素算法.zip
    优质
    本资料介绍贝叶斯朴素算法的基本原理及其应用。通过概率论方法解决分类问题，适用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域，是机器学习的经典入门内容。 压缩包内含基于朴素贝叶斯模型的西瓜数据集分类Python代码及使用的西瓜数据集。该实现涉及机器学习领域内的朴素贝叶斯算法应用。
     
  • 朴素贝叶斯算法.zip
    优质
    《朴素贝叶斯算法》是一份介绍基于统计学理论的机器学习分类技术的教学资料，适用于数据科学与人工智能领域的初学者。 文档包含托儿所的录取数据，这些数据分为训练集和测试集两部分。我们使用训练集来训练朴素贝叶斯分类器，并将该分类器应用于测试集中进行预测。此外，还有一个代码文件用于处理初始数据，它负责将字符串形式的数据转换为数字表示。
     
  • 贝叶斯分类算法及伯努利与多项式模型
    优质
    贝叶斯分类算法利用概率论进行预测分析，其中伯努利和多项式模型是其重要组成部分，适用于不同类型的特征数据。本文章探讨这两种模型的工作原理及其应用。 贝叶斯分类算法包括伯努利模型和多项式模型。NaiveBayesClassifier是这类算法的一种实现方式。
     
  • 伯努利朴素贝叶斯分类器详解：原理与Python实现
    优质
    本文深入解析伯努利朴素贝叶斯分类器的工作原理，并通过实例展示其在Python中的具体实现方法，帮助读者理解并应用这一经典算法。 伯努利朴素贝叶斯分类器主要用于文本分类任务。我们将通过一个具体的例子来讲解其原理及实现逻辑：假设我们有八个句子及其对应的类别（中性或侮辱性的）。接下来，我们要判断一个新的句子是属于中性还是侮辱性的。具体来说，我们需要计算该新句为中性和侮辱性两类的概率，并选择概率较高的那一类作为最终分类结果。 首先需要对输入的文本进行预处理：将每个句子分解成单独的单词集合。以下是一个示例数据集： ```python def loadDataSet(): postingList = [[my, dog, has, flea, problems, help, please], # 示例中仅展示了一个实际列表，其余七个未列出。 ``` 这里我们定义了`loadDataSet()`函数来加载训练数据集。每个句子被表示为一个单词的集合（或称“词汇袋”模型），并附上了对应的类别标签。
     
  • 朴素贝叶斯分类算法
    优质
    简介：朴素贝叶斯分类算法是一种基于概率论的机器学习方法，利用贝叶斯定理进行分类预测，假设特征之间相互独立，适用于文本分类、垃圾邮件检测等领域。 我编写了一个简单的朴素贝叶斯分类器。这段代码实现了基于朴素贝叶斯算法的文本分类功能，适用于处理二元或多元分类问题。通过使用概率统计方法来预测文档所属类别，该模型在多个应用场景中表现出良好的性能和效率。整个实现过程遵循了朴素贝叶斯的基本理论框架，并结合实际需求进行了适当的优化与调整。