朴素贝叶斯多项式模型

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朴素贝叶斯分类器详解及中文文本舆情分析（附代码实践）

朴素贝叶斯分类器详解及中⽂⽂本舆情分析（附代码实践）本⽂主要讲述朴素贝叶斯分类算法并实现中⽂数据集的舆情分析案例，希望这篇⽂章对⼤家有所帮助，提供些思路。

内容包括：1.朴素贝叶斯数学原理知识2.naive_bayes⽤法及简单案例3.中⽂⽂本数据集预处理4.朴素贝叶斯中⽂⽂本舆情分析本篇⽂章为基础性⽂章，希望对你有所帮助，如果⽂章中存在错误或不⾜之处，还请海涵。

同时，推荐⼤家阅读我以前的⽂章了解基础知识。

▌⼀. 朴素贝叶斯数学原理知识朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是基于贝叶斯定理和特征条件独⽴假设的分类⽅法，它通过特征计算分类的概率，选取概率⼤的情况，是基于概率论的⼀种机器学习分类（监督学习）⽅法，被⼴泛应⽤于情感分类领域的分类器。

下⾯简单回顾下概率论知识：1.什么是基于概率论的⽅法？通过概率来衡量事件发⽣的可能性。

概率论和统计学是两个相反的概念，统计学是抽取部分样本统计来估算总体情况，⽽概率论是通过总体情况来估计单个事件或部分事情的发⽣情况。

概率论需要已知数据去预测未知的事件。

例如，我们看到天⽓乌云密布，电闪雷鸣并阵阵狂风，在这样的天⽓特征(F)下，我们推断下⾬的概率⽐不下⾬的概率⼤，也就是p(下⾬)>p(不下⾬)，所以认为待会⼉会下⾬，这个从经验上看对概率进⾏判断。

⽽⽓象局通过多年长期积累的数据，经过计算，今天下⾬的概率p(下⾬)=85%、p(不下⾬)=15%，同样的 p(下⾬)>p(不下⾬)，因此今天的天⽓预报肯定预报下⾬。

这是通过⼀定的⽅法计算概率从⽽对下⾬事件进⾏判断。

2.条件概率若Ω是全集，A、B是其中的事件（⼦集），P表⽰事件发⽣的概率，则条件概率表⽰某个事件发⽣时另⼀个事件发⽣的概率。

假设事件B发⽣后事件A发⽣的概率为：设P(A)>0，则有 P(AB) = P(B|A)P(A) = P(A|B)P(B)。

设A、B、C为事件，且P(AB)>0，则有 P(ABC) = P(A)P(B|A)P(C|AB)。

tf-idf算法和多项式朴素贝叶斯模型

tf-idf算法和多项式朴素贝叶斯模型
tf-idf算法和多项式朴素贝叶斯模型都是自然语言处理领域的重要算法。

tf-idf算法是一种常见的文本特征提取方法，可以用来衡量一个词在文本中的重要程度。

它基于词频（term frequency）和逆文档频率（inverse document frequency）来计算每个词的权重。

词频指在一篇文档中某个词出现的次数，逆文档频率指在所有文档中出现该词的文档数的倒数。

然后将词频和逆文档频率相乘，得到每个词的tf-idf值。

在文本分类、信息检索等领域中，tf-idf算法被广泛应用。

多项式朴素贝叶斯模型是一种经典的文本分类算法。

朴素贝叶斯模型假设不同词汇之间相互独立，因此可以将文本表示为词汇出现的概率分布。

多项式朴素贝叶斯模型则是假设文本中词汇的出现服从多项式分布，即每个词出现的概率由其在文本中出现的次数决定。

将训练集中的文本表示为词汇概率分布后，利用贝叶斯公式计算每个类别对应的条件概率，以及所有类别的先验概率，得到最终的分类结果。

这两种算法在文本分类、信息检索、情感分析等任务中都有较好的表现。

同时，还可以结合其他算法和技术进行优化，提高其效果和应用范围。

朴素贝叶斯分类课件

缺点：对异常值和离散特征处理不佳。
01
02
03
04
01
多项式分布假设：朴素贝叶斯分类器假设特征符合多项式分布。
02
数学模型：基于多项式分布的朴素贝叶斯分类器使用以下数学模型进行分类
03
特征概率密度函数为多项式分布。
通过贝叶斯定理计算样本属于每个类别的概率。
缺点：对连续数值特征处理不佳，参数估计困难。
特征编码
03
对特征进行标准化、归一化等预处理，以提高分类器的性能。
特征预处理
根据任务需求和数据特性，调整朴素贝叶斯分类器的超参数，如平滑参数、先验概率等。
通过交叉验证来评估不同超参数组合下的分类器性能，以选择最佳参数组合。
调整分类器参数
使用交叉验证
利用多核CPU或GPU进行并行计算，以提高分类器的训练速度。
对噪声数据敏感
如果数据集中存在噪声或者异常值，朴素贝叶斯分类器的性能可能会受到影响。
对连续特征的处理
朴素贝叶斯分类器通常只能处理离散特征，对于连续特征需要进行离散化或者采用其他方法进行处理。
05
CHAPTER
朴素贝叶斯分类器的应用场景与实例
朴素贝叶斯分类器在文本分类任务中表现出色，例如垃圾邮件、情感分析、新闻分类等。
01
02
高斯朴素贝叶斯假定特征符合高斯分布（正态分布），而多项式朴素贝叶斯则假定特征服从多项式分布。
朴素贝叶斯算法可以分为两类：高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯。
它是一种基于概率的分类方法，对于缺失数据和异常值具有较好的鲁棒性。
朴素贝叶斯算法在文本分类、情感分析、图像分类等自然语言处理和计算机视觉领域都有广泛的应用。
定义
03
CHAPTER

实例讨论朴素贝叶斯模型及其缺陷

实例讨论朴素贝叶斯模型及其缺陷————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：实例讨论朴素贝叶斯模型及其缺陷-旅游管理实例讨论朴素贝叶斯模型及其缺陷生成模型学习联合概率密度分析，可以从统计的角度表示数据的分布情况，能够反映同类数据本身的相似度.但它不关心到底划分各类的那个分类边界在哪，生成模型表示给定输入X产生输出的生成关系，用于随机生成的观察值建模，特别是在给定某些隐藏参数情况下.比较典型的生成模型有：朴素贝叶斯和隐马尔科夫模型.黄孝祥作者简介：黄孝祥，男（1981.09-），湖北荆州人，长江大学讲师，研究方向：统计学。

一、两种模型想要知道一只羊是绵羊还是山羊，可以从判别模型的方法来分析，从数据中来判别，然后通过观察这只羊的特征来预测这只羊是哪一种羊的概率。

也就是说我们可以根据山羊的特征来学习一个山羊模型，再根据绵羊特征学习一个绵羊模型。

最后从这只羊的特征中进行提取，放到山羊模型中看概率是多少，再放绵羊模型中看概率是多少，谁的概率大就是谁.常见的判别模型有线性回归、对数回归、线性判别分析等等.常见的生成模型有朴素贝叶斯模型，高斯混合模型等等.接下来我们重点介绍朴素贝叶斯模型.二、朴素贝叶斯模型假设要分类正常邮件和垃圾邮件，分类邮件是文本分类的一种应用.假设采用最简单的特征描述方法，首先找一部英语词典，将里面的单词全部列出来。

然后将每封邮件表示成一个向量，向量中每一维都是字典中的一个词的0/1值，1表示该词在邮件中出现，0表示未出现.比如一封邮件中出现了“a”和“b u y”，没有出现“aardvark”、“aardwolf”和“zygmurgy”，那么可以形式化表示为：假设字典中总共有5000个词，那么x是5000维的。

这时候如果要建立多项式分布模型（二项分布的扩展）.某随机实验中有k个可能结果A1，A2，…，AK，它们概率分布分别是k p , p , , p 1 2 ? ，那么在N次采样的结果中，A1出现n1次，而A2出现n2次，……，AK出现nk次，这个事件出现的概率公式为：对应到上面问题上，把每封邮件当做一次随机试验，那么结果的可能性有25000种，意味着i p 有25000个，参数太多，不可能用来建模.换一个角度来看，我们要求我们看出朴素贝叶斯假设是约束性很强的假设，“buy”一般来讲与“price”有关系，而我们假设条件独立.于是建立模型的形式来表示：求出分子或分母，结论都是一样的。

朴素贝叶斯模型的类别

朴素贝叶斯模型的类别全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：朴素贝叶斯模型的分类主要分为三类：高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。

接下来分别介绍这三种不同类型的朴素贝叶斯模型及其应用场景。

一、高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯模型假设特征的分布服从高斯分布，即特征的概率密度函数为高斯分布。

这种模型适用于连续型特征，例如数值型数据。

在实际应用中，高斯朴素贝叶斯模型通常用于处理连续型数据的分类问题，如人脸识别、手写数字识别等。

二、多项式朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯模型假设特征的分布服从多项式分布，即特征是离散型的且取值范围有限。

这种模型适用于文本分类等问题，其中特征通常是单词或短语的出现次数或权重。

在实际应用中，多项式朴素贝叶斯模型常用于文本分类、垃圾邮件过滤等问题。

朴素贝叶斯模型是一种简单且高效的分类算法，具有快速的训练速度和较好的分类性能。

不同类型的朴素贝叶斯模型适用于不同类型的特征分布和问题类型，可以根据具体情况选择合适的模型来解决分类问题。

在实际应用中，朴素贝叶斯模型被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域，并取得了不错的效果。

第二篇示例：朴素贝叶斯是一种被广泛使用的机器学习分类算法，其原理简单但却非常有效。

它的原理基于贝叶斯定理，通过对已知数据集的特征进行概率推断来对未知数据进行分类。

朴素贝叶斯模型最初是由英国数学家托马斯·贝叶斯提出的，它的核心思想是基于特征之间的独立性假设。

朴素贝叶斯模型的类别主要可以分为三种：高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。

1. 高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯是一种适用于连续型数据的分类算法。

在高斯朴素贝叶斯中，假设特征的概率符合高斯分布，通过计算每个特征在每个类别下的概率密度函数来进行分类。

因为高斯分布在实际数据中很常见，因此高斯朴素贝叶斯在实际应用中有着广泛的应用。

伯努利朴素贝叶斯也适用于离散型数据的分类问题，但与多项式朴素贝叶斯不同的是，伯努利朴素贝叶斯适用于二值型数据，即特征只有两种取值。

多项式朴素贝叶斯

多项式朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯(PolynomialNaiveBayes,PNB)一种基于监督学习的朴素贝叶斯分类器，它用于执行文本和事件标记分类任务。

它基于 Bayes理：条件概率的贝叶斯定理，即先验概率和样本观测数据的条件概率之间的关系。

这种模型的特点是，它可以用于识别文本的特征，特别是当基于多项式特征时。

它不需要复杂的机器学习或计算机视觉算法来检测文本中的特征，它只需要简单的贝叶斯模型，即多项式朴素贝叶斯。

多项式朴素贝叶斯可以看作是一种特殊的贝叶斯模型，它可以用来识别特征或情境类别。

通过把训练样本划分为特征组和情境类别，可以有效提高分类准确率。

训练样本中的每一个特征都由一个或多个情境类别所表示，这样就可以根据训练样本的特征来预测某个特征属于哪一个情景类别。

在多项式朴素贝叶斯模型中，对每一个特征都进行了一次统计，以确定它是否具有某一种情境类别的特征。

多项式朴素贝叶斯主要用于文本分类任务，可以有效检测文本中的特征，以进行分类。

它的算法首先是从训练样本中抽取特征，然后从抽取的特征中统计每个特征的情境类别，然后根据统计出的情境类别对测试样本进行分类。

由于多项式朴素贝叶斯模型采用了两次统计技术，因此它可以比较容易地捕捉到文本中的特征，使得分类准确率大为提高。

多项式朴素贝叶斯也被广泛使用，它不仅可以用来分类文本，还可以用于语言处理、文本挖掘、自然语言处理等领域。

通过多项式朴素贝叶斯，我们可以对文本进行各种操作，从而帮助人们更好地理解文本内容，提高文本处理的效率。

多项式朴素贝叶斯有很多优势，首先，它的准确率很高，因为它有两次统计过程，可以更好地捕捉文本中的特征；其次，多项式朴素贝叶斯的算法只需要简单的计算，不需要复杂的机器学习或计算机视觉算法；最后，多项式朴素贝叶斯可以应用于文本分析、语言处理、文本挖掘、自然语言处理等多个领域。

因此，多项式朴素贝叶斯是一种非常有效的分类技术，在文本分类、语言处理、文本挖掘和自然语言处理等多个领域运用广泛。

生成式模型的工作原理

生成式模型的工作原理生成式模型（Generative Model）是一种机器学习模型，能够基于输入数据学习概率分布，进而生成新的数据。

相比于判别式模型，生成式模型的应用场景更广泛，可以用于生成图像、音频、文本等。

本文将介绍生成式模型的工作原理，包括常见的生成式模型、训练方法和评估指标。

一、常见的生成式模型1. 朴素贝叶斯模型（Naive Bayes）：朴素贝叶斯模型是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的生成式模型。

其基本思想是利用已有的标记数据，学习先验概率和条件概率，然后根据生成式模型生成新的数据。

朴素贝叶斯模型常用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务。

2. 隐马尔可夫模型（HMM）：隐马尔可夫模型是一种基于马尔可夫链的生成式模型。

它将状态转移和观测值表示为两个随机过程，并假设当前状态只依赖于前一个状态。

HMM常用于语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域。

3. 生成对抗网络（GAN）：生成对抗网络是一种使用两个深度神经网络进行博弈的生成式模型。

其中一个网络生成新的数据样本，另一个网络则判别其真实性。

通过反复地迭代训练，生成器和判别器逐渐提高性能。

GAN常用于图像合成、视频生成等任务。

4. 变分自编码器（VAE）：变分自编码器是一种基于概率生成模型的生成式模型。

它将输入数据转换为潜在变量的概率分布，并通过最大化似然函数来训练模型。

VAE常用于图像生成、文本生成等任务。

二、训练方法生成式模型的训练方法主要包括极大似然估计、变分推理和对抗性训练等。

1. 极大似然估计：极大似然估计是一种基于最大化概率的训练方法。

对于给定的模型参数\theta，似然函数是输入数据x所对应的条件概率，即p_{\theta}(x)。

极大似然估计的目标是找到最优的模型参数\theta^*，使得对数似然函数最大化：\theta^* = \arg \max_{\theta} \sum_{i=1}^n \log p_{\theta}(x_i)极大似然估计的优点是训练过程简单、容易理解，但它往往会导致模型过拟合、梯度消失等问题。

多项式朴素贝叶斯算法

多项式朴素贝叶斯算法
一、算法概述
多项式朴素贝叶斯算法（Multinominal Naive Bayes）是机器学习中最常见的贝叶斯分类算法，多项式朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设，它对文本分类问题具有很好的效果，它假设一个文档中每个词与其它词之间都是相互独立的，也就是说每个词是条件独立的，这种算法在文本语言中变得简单易行，它构建一个文档与分类对象的相对概率分布模型，当新的文档到来时，可以利用概率模型计算文档属于每个分类对象的概率，然后判断文档归为哪一类。

二、算法原理
多项式朴素贝叶斯算法的基本思想是基于贝叶斯定理与特征条
件独立性假设，主要包括以下四个步骤：
1、计算训练集中每个类别对应的文档总数和每一类别文档中出
现各特征词的总频数；
2、计算每一类别中包含特征词的文档数占该类别文档总数的比例；
3、根据测试文档和计算出来的特征概率，用概率乘积的方式计
算测试文档属于各类的概率；
4、最后将测试文档判定为概率最大的类。

三、算法优缺点
（1）优点：
a. 贝叶斯分类器计算简单，实现快速，容易改进；
b. 多项式朴素贝叶斯模型可以快速处理大量文本数据，并可以获得很高的分类准确率；
c. 对缺失数据不太敏感，算法的收敛速度很快，在文本分类中表现良好；
（2）缺点：
a. 由于假设所有特征之间相互独立，在某些文本分类任务中效果可能不佳；
b. 对两个不同类别的语料中特征出现频率相同的情况，多项式朴素贝叶斯算法将每类的概率都计算为0.5，从而达不到分类的目的；
c. 容易受到噪声干扰，精确度较差。

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朴素贝叶斯分类--多项式模型
1.多项式模型简介
朴素贝叶斯分类器是一种有监督学习，针对文本分类常见有两种模型，多项式模型（词频型）和伯努利模型（文档型）。

多项式模型以单词为粒度，伯努利模型以文件为粒度。

对于一个文档A，多项式模型中，只有在A中出现过的单词，才会参与后验概率计算。

2.多项式模型基本原理及实例
2.1基本原理
已知类别C={C1,C2,C3,⋯,C k}与文档集合
D={D1,D2,⋯,D n}
设某一文档D j的词向量为D j={d j1,d j2,⋯d j l
j
}（可重复）设训练文档中出现的单词（单词出现多次,只算一次）即语料库为V
对于待分类文档A={A1,A2,⋯A m}，则有：
1)计算文档类别的先验概率
P C i=
D j D j∈C i
D j n
j=1
P(C i)则可以认为是类别C i在整体上占多大比例(有多大可能性)。

2)某单词d j l
j
在类别C i下的条件概率
P d j l
j C i=
d j l
j
+1
D j+V
D j∈C i
P d j l
j C i可以看作是单词d j l
j
在证明D j属于类C i上提供了
多大的证据。

3)对于待分类文档A被判为类C i的概率
假设文档A中的词即A1,A2,⋯A m相互独立，则有
P C i A=P C i∩A
=
P C i P A C i
=P C i P A1,A2,⋯A m C i
P A
=P C i P A1C i P A2C i⋯P A m C i
P A
对于同一文档P A一定，因此只需计算分子的值。

多项式模型基于以上三步，最终以第三步中计算出的后验概率最大者为文档A所属类别。

2.2 实例
给定一组分好类的文本训练数据，如下：
给定一个新样本A，对其进行分类。

该文本词向量表示为
A={Chinese ,Chinese ,Chinese ,Tokyo ,Japan}，类别集合为C={yes, no}.
解题步骤：
类yes下总共有8个单词，类no下总共有3个单词，训练样本
单词总数为V=11，因此P(yes)=8/11, P(no)=3/11。

有了以上类条件概率，开始计算后验概率：
P(yes |A)=(3/7)3×(1/14)×(1/14)×(8/11)=216/739508≈0.00029209
P(no |A)=(2/9)3×(2/9)×(2/9)×(3/11)=96/649539≈0.00014780
比较大小，即可知道这个文档属于类别yes。