Advertisement

Spark 20 新闻组数据集上的朴素贝叶斯与 TF-IDF 源码实现

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

简介：
本项目提供在Spark 20新闻组数据集中应用TF-IDF和朴素贝叶斯分类算法的源代码，旨在展示文本处理及机器学习模型的实际操作。 为了使用 Apache Spark 和斯坦福 NLP 工具实现 TF-IDF 加朴素贝叶斯分类器，请按照以下步骤操作： 1. 克隆代码仓库并进入其中。 2. 运行 `sbt assembly` 命令来构建一个包含所有依赖的单个 jar 文件（称为 uber jar）。 3. 在命令行中，从 repo 的根目录运行： ``` spark-submit --class com.brokendata.NaiveBayesSpark target/scala-2.10/spark20newsgroup-assembly-1.0.jar ``` 确保已安装 Apache Spark 并将其添加到您的 $PATH 中。您可能还需要创建一个名为 `$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf` 的配置文件，并加入以下内容： ``` spark.executor.memory 3g spark.driver.memory 4g ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Spark 20 新闻组数据集上的朴素贝叶斯与 TF-IDF 源码实现
    优质
    本项目提供在Spark 20新闻组数据集中应用TF-IDF和朴素贝叶斯分类算法的源代码，旨在展示文本处理及机器学习模型的实际操作。 为了使用 Apache Spark 和斯坦福 NLP 工具实现 TF-IDF 加朴素贝叶斯分类器，请按照以下步骤操作： 1. 克隆代码仓库并进入其中。 2. 运行 `sbt assembly` 命令来构建一个包含所有依赖的单个 jar 文件（称为 uber jar）。 3. 在命令行中，从 repo 的根目录运行： ``` spark-submit --class com.brokendata.NaiveBayesSpark target/scala-2.10/spark20newsgroup-assembly-1.0.jar ``` 确保已安装 Apache Spark 并将其添加到您的 $PATH 中。您可能还需要创建一个名为 `$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf` 的配置文件，并加入以下内容： ``` spark.executor.memory 3g spark.driver.memory 4g ```
     
  • Python实现KNN、朴素贝叶斯、VSM和TF-IDF模型（含数据集）
    优质
    本项目展示了如何使用Python实现经典的机器学习算法，包括K近邻(KNN)、朴素贝叶斯分类器以及基于向量空间模型(VSM)与TF-IDF的文本处理技术，并附带相关数据集用于实践练习。 请使用Python实现KNN、朴素贝叶斯、VSM和TF-IDF模型，并提供相应的数据集。
     
  • 新闻分类项目实战：朴素贝叶斯算法源码与数据集.zip
    优质
    本资源包含新闻分类项目的完整实践教程，详细讲解了如何运用朴素贝叶斯算法进行文本分类，并提供相关源代码及数据集。适合学习自然语言处理技术的进阶用户。 本资源主要基于朴素贝叶斯算法实现新闻分类，适合初学者学习文本分类使用。 在进行新闻分类的源码实现过程中，首先将数据集划分为训练集和测试集；然后利用jieba模块对文本进行分词处理，并统计每个词汇出现的频率。接着过滤掉无意义的停用词并提取出有用的特征信息，随后将这些文本数据向量化以便于算法分析；最后使用朴素贝叶斯算法来进行分类。 本资源包括搜狗新闻的数据集SogouC（标签涵盖财经、IT、健康、体育、旅游、教育、招聘、文化和军事等类别）、停用词文件stopwords_cn.txt以及Naive_Bay.py和News_NB.py两个源码文件，分别用于实现朴素贝叶斯算法和支持新闻分类功能。
     
  • 鸢尾花数据集上的朴素贝叶斯代码实现
    优质
    本项目展示了在经典鸢尾花数据集上使用Python语言实现朴素贝叶斯分类算法的过程，包括数据预处理、模型训练及结果评估。 朴素贝叶斯是一种基于概率的分类方法，在假设特征之间相互独立且每个特征对类别的贡献是独立的前提下进行工作。在机器学习领域，由于其简单性、高效性和易于理解的特点，朴素贝叶斯算法被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等多个场景。 在这个主题中探讨了如何使用著名的鸢尾花（Iris）数据集来实现朴素贝叶斯分类器的代码。该数据集是多类别问题的经典示例，包含三个类别（Setosa、Versicolour 和 Virginica），以及四个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度）。此数据集常用于教学目的及测试算法性能。 文中提到了三种不同的朴素贝叶斯模型： 1. **高斯朴素贝叶斯**：假设每个特征符合正态分布，并根据训练数据计算出均值与标准差，以此来估计概率密度。 2. **伯努利朴素贝叶斯**：适用于二元或计数型的特征。它会评估特定特征是否出现的概率。在鸢尾花的例子中，可能会将花瓣长度大于某个阈值的情况视为一种特性。 3. **多项式朴素贝叶斯**：适合处理离散性特征的数据集，并能考虑多个变量之间的相互作用对分类的影响。 实现过程中通常包括数据预处理、模型训练、预测和性能评估等步骤。这些代码可能使用了诸如`sklearn`这样的机器学习库，其中的`sklearn.naive_bayes`模块提供了高斯、伯努利和多项式朴素贝叶斯算法的具体实现方法。 首先加载鸢尾花数据集，并将其划分为训练集与测试集进行模型训练。在这一阶段中，算法会计算出每个特征对于各个类别的条件概率值。预测时，则通过比较新样本的后验概率来确定其所属类别。 为了评估模型性能，可以利用准确率、精确度、召回率和F1分数等指标来进行评价；而交叉验证技术则有助于了解模型在不同数据子集上的泛化能力表现情况。 这个资源为理解朴素贝叶斯分类器的实际应用提供了很好的实践机会。通过使用鸢尾花数据集实例，初学者可以更好地掌握不同类型朴素贝叶斯模型的工作原理，并学习如何将这些算法应用于实际的代码中。
     
  • Spark 实现朴素贝叶斯的股票预测数据及代码
    优质
    本项目通过Apache Spark实现基于朴素贝叶斯算法的股票预测模型，并提供完整数据集与源代码，适用于数据分析和机器学习初学者研究。 这段文字描述的是使用Spark的API以及朴素贝叶斯算法来预测股票的表现。它包括了原始的股票数据，并且有经过处理后适合用Spark API进行训练的数据模型。
     
  • iris数据集上的Matlab朴素贝叶斯算法
    优质
    本研究利用MATLAB在Iris数据集上实现并分析了朴素贝叶斯分类算法，探讨其在物种识别中的应用效果。 使用Matlab实现朴素贝叶斯算法来分析Iris数据集是一种常见的机器学习任务。该方法通过计算概率分布来进行分类预测，在处理如Iris这样的多类别问题上效果显著。在进行实验时，可以选择不同的参数设置，并对模型的性能进行全面评估。
     
  • 20-Newsgroups文本分类：使用Python和多项式朴素贝叶斯进行“20个新闻组”数据集分析...
    优质
    本项目运用Python语言及多项式朴素贝叶斯算法对20个新闻组数据集展开深度分析，旨在提升文本分类的准确性与效率。 在Python中使用多项朴素贝叶斯进行“20个新闻组”数据集的文本分类。
     
  • 朴素贝叶斯分类器的MATLAB实现：朴素贝叶斯分类器
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB语言来实现机器学习中的经典算法之一——朴素贝叶斯分类器。通过简洁的代码和实例，帮助读者掌握其原理及应用方法。 这里的文件包含以下内容： 1. load_data：从csv文件导入数据。 2. 可视化：在名为“可视化”的文件夹中的训练数据中打印两个类的特征分布直方图。 3. estimate_：估计给定数据的模型。 4. classify_：根据模型和数据进行分类。 5. 测试：使用 alpha=1:0.1:1000 测试 Naive 分类器，并在“可视化”文件夹中打印一个名为 accuracy 1-1000.pdf 的图。 6. InspectTheModel：尝试衡量每个类的每个特征值的影响。 7. jointProb：计算给定一个类的两个给定特征值的联合概率。 8. 互信息：在训练数据上计算互信息以驱动最可能依赖特征对的选择。 9. testingBonus：使用候选特征对测试朴素分类器。 要运行演示，请运行testing.m，并根据需要更改开始、步骤和结束。
     
  • 基于TF-IDF的机器学习文本分类与手写朴素贝叶斯
    优质
    本研究探讨了利用TF-IDF算法优化特征选择，并结合机器学习方法进行文本分类的效果，同时对比分析了手写朴素贝叶斯模型的应用。 本项目旨在通过文本分类算法实现对大规模数据集的挖掘分析。主要步骤包括： 1. 构建语料库：从搜狗、复旦大学中文语料库等来源收集文章，作为训练集与测试集使用。 2. 数据预处理：进行必要的清洗和转换操作以提高模型准确性。 3. 选择分类算法并建立文本分类器：本项目将采用朴素贝叶斯方法（需手动编写）及支持向量机两种方式，并深入理解这两种技术的原理、实现过程及其参数含义。 4. 测试与评估：利用测试集进行实际应用，通过正确率和召回率对结果进行全面分析评价。 具体要求如下： - 文本类别数不少于10个； - 训练文档总数至少为5万篇以上，每类平均约有5千篇文章； - 同样地，用于评估的测试数据集也需包含相同数量的文章。 此外还需考虑使用适当的降维技术、优化停用词表及改进加权方法等策略来进一步提升模型性能。
     
  • 西瓜数据集与朴素贝叶斯算法
    优质
    西瓜数据集是用于机器学习分类任务的数据集合，通过应用朴素贝叶斯算法可以有效地进行模式识别和预测分析。 朴素贝叶斯相关西瓜数据集主要用于自然语言处理中的案例分析。该数据集仅作参考使用。