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张雪峰 《数字社区&智能家居》2005,(7):57-59
文本分类是处理与组织文本数据的一项重要技术，它是指在给定的分类体系下，根据文本的内容自动判别文本类别的过程。本文建立的朴素贝叶斯分类器，是在已知类别的训练集的基础上，通过分析训练数据样本，产生关于类别的精确描述，用于对其它数据进行分类和预测。 相似文献
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张雪峰 《数字社区&智能家居》2005,(20)
文本分类是处理与组织文本数据的一项重要技术,它是指在给定的分类体系下,根据文本的内容自动判别文本类别的过程。本文建立的朴素贝叶斯分类器,是在已知类别的训练集的基础上,通过分析训练数据样本,产生关于类别的精确描述,用于对其它数据进行分类和预测。 相似文献
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朴素贝叶斯是一种用于不确定性推理的方法,其原理简单,但是适用性却很强。将朴素贝叶斯用在文本分类中。在传统的文本分类方法的基础上,对文本特征的选择做了改进,通过实验,达到了比较满意的效果。 相似文献
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介绍一种树状朴素贝叶斯(TAN)文本分类模型,对该模型存在的阈值选取问题进行实验分析,提出不需要进行阈值选取的TAN文本自动分类框架(ATAN)。在中英文非均匀类分布测试集上对基于ATAN的2种算法与手动选取阈值达到最优性能的BL-TAN进行对比,结果表明基于ATAN的算法具有更高性能。 相似文献
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杨爱芹 《电脑与微电子技术》2012,(17):7-11
云计算模式解决了大规模数据存储和计算能力上存在的瓶颈,为大规模数据挖掘技术提供了理想的计算模式和技术手段。分析Hadoop云计算平台的数据存储和计算模型,在云计算模式的基础上．实现云计算平台上Web文本数据的贝叶斯分类模型。对于大规模数据挖掘中的数据存储和计算的问题和难点．提出一种高效、低成本的解决方案。 相似文献
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针对现有大数据分类方法难以满足大数据应用中时间和储存空间的限制,提出了一种基于Apache Spark框架的大数据并行多标签K最近邻分类器设计方法。为了通过使用其他内存操作来减轻现有MapReduce方案的成本消耗,首先,结合Apache Spark框架的并行机制将训练集划分成若干分区;然后在Map阶段找到待预测样本每个分区的K近邻,进一步在reduce阶段根据map阶段的结果确定最终的K近邻;最后并行地对近邻的标签集合进行聚合,通过最大化后验概率输出待预测样本的目标标签集合。在PokerHand等四个大数据分类数据集上进行实验,提出方法取得了较低的汉明损失,证明了其有效性。 相似文献
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针对朴素贝叶斯分类算法的特点,提出一种改进的特征选择方法。现代大规模数据分类在单机计算机上训练和测试时间过长,对此,在hadoop分布式平台下设计并实现了基于朴素贝叶斯的数据分类算法。实验结果表明,改进的算法能有效提高分类的正确率,所设计的并行朴素贝叶斯数据分类算法具有较高的执行效率,适用于海量数据的处理与分析。 相似文献
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朴素贝叶斯分类算法简单且高效, 但其基于属性间强独立性的假设限制了其应用范围. 针对这一问题, 提出一种基于属性选择的改进加权朴素贝叶斯分类算法(ASWNBC). 该算法将基于相关的属性选择算法(CFS)和加权朴素贝叶斯分类算法(WNBC)相结合, 首先使用CFS算法获得属性子集使简化后的属性集尽量满足条件独立性, 同时根据不同属性取值对分类结果影响的不同设计新权重作为算法的加权系数, 最后使用ASWNBC算法进行分类. 实验结果表明, 该算法在降低分类消耗时间的同时提高了分类准确率, 有效地提高了朴素贝叶斯分类算法的性能. 相似文献
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Due to being fast, easy to implement and relatively effective, some state-of-the-art naive Bayes text classifiers with the strong assumption of conditional independence among attributes, such as multinomial naive Bayes, complement naive Bayes and the one-versus-all-but-one model, have received a great deal of attention from researchers in the domain of text classification. In this article, we revisit these naive Bayes text classifiers and empirically compare their classification performance on a large number of widely used text classification benchmark datasets. Then, we propose a locally weighted learning approach to these naive Bayes text classifiers. We call our new approach locally weighted naive Bayes text classifiers (LWNBTC). LWNBTC weakens the attribute conditional independence assumption made by these naive Bayes text classifiers by applying the locally weighted learning approach. The experimental results show that our locally weighted versions significantly outperform these state-of-the-art naive Bayes text classifiers in terms of classification accuracy. 相似文献
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朴素Bayes分类器是一种简单有效的机器学习工具.本文用朴素Bayes分类器的原理推导出\"朴素Bayes组合\"公式,并构造相应的分类器.经过测试,该分类器有较好的分类性能和实用性,克服了朴素Bayes分类器精确度差的缺点,并且比其他分类器更加快速而不会显著丧失精确度. 相似文献
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Hardware security remains as a major concern in the circuit design flow.Logic block based encryption has been widely adopted as a simple but effective protection method.In this paper,the potential threat arising from the rapidly developing field,i.e.,machine learning,is researched.To illustrate the challenge,this work presents a standard attack paradigm,in which a three-layer neural network and a naive Bayes classifier are utilized to exemplify the key-guessing attack on logic encryption.Backed with validation results obtained from both combinational and sequential benchmarks,the presented attack scheme can specifically accelerate the decryption process of partial keys,which may serve as a new perspective to reveal the potential vulnerability for current anti-attack designs. 相似文献
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朴素贝叶斯分类模型是一种简单而有效的分类方法,但它的属性独立性假设使其无法表达属性变量间存在的依赖关系,影响了它的分类性能.通过分析贝叶斯分类模型的分类原则以及贝叶斯定理的变异形式,提出了一种基于贝叶斯定理的新的分类模型DLBAN(double-level Bayesian network augmented naive Bayes).该模型通过选择关键属性建立属性之间的依赖关系.将该分类方法与朴素贝叶斯分类器和TAN(tree augmented naive Bayes)分类器进行实验比较.实验结果表明,在大多数数据集上,DLBAN分类方法具有较高的分类正确率. 相似文献
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基于朴素贝叶斯分类器邮件分类系统的改进 总被引：1，自引：0，他引：1
目前朴素贝叶斯分类方法在电子邮件分类起到了良好的效果,但是并不能100％区分垃圾邮件与非垃圾邮件,然而在商业应用中,我们不能遗漏任何一封重要邮件。本文先简单介绍Bayes方法,然后提出一种对目前的Bayes分类方法的改进思想和方法。 相似文献