朴素贝叶斯新闻分类，新浪SAE碰到的问题

１　如何将高版本的ｊｄｋ通过Eclipse编译为较低版本的

2　当前ＳＡＥ支持的jdk版本是1.6还有web项目war包不能是3.0版本及以上，必须编译为较低版本

3  No context on this server matched or handled this request问题：有的是jdk版本问题，还有是多了tomcat的servlet-api包的问题

4 文件读取中文乱码问题

br = new BufferedReader(new InputStreamReader(
new FileInputStream(files[i]), "UTF-8"));

朴素贝叶斯新闻分类，新浪SAE碰到的问题

时间： 2024-07-30 08:56:15

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朴树贝叶斯新闻分类系统

基于搜狗语料库,建立的一个新闻分类系统:类别包括: classifierMap.put(0, "IT"); classifierMap.put(1, "体育"); classifierMap.put(2, "健康"); classifierMap.put(3, "军事"); classifierMap.put(4, "招聘"); classifierMap.put(5, "教育"); c

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机器学习实战教程（五）：朴素贝叶斯实战篇之新浪新闻分类

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【转载】判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法

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一.朴素贝叶斯分类算法简述 1.贝叶斯公式和全概率公式 举一个概率论中的例子.设某工厂有甲.乙.丙三个车间生产同一种产品,已知各车间的产量分别占全厂产量的25%.35%.40%,而且各车间的次品率依次为5%.4%.2%.现问: (1)生产的产品是次品的概率是多少? (2)如果是次品,该次品是甲工厂生产的概率是多少? 显然: 设一个产品属于甲.乙.丙工厂的概率分别为P(A) = 0.25, P(B) = 0.35, P(C) = 0.4.如果用no 表示次品,则有p(no|A) = 0.05, p

朴素贝叶斯（Naive Bayes）及Python实现

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scikit-learn 朴素贝叶斯类库使用小结

之前在朴素贝叶斯算法原理小结这篇文章中,对朴素贝叶斯分类算法的原理做了一个总结.这里我们就从实战的角度来看朴素贝叶斯类库.重点讲述scikit-learn 朴素贝叶斯类库的使用要点和参数选择. 1. scikit-learn 朴素贝叶斯类库概述 朴素贝叶斯是一类比较简单的算法,scikit-learn中朴素贝叶斯类库的使用也比较简单.相对于决策树,KNN之类的算法,朴素贝叶斯需要关注的参数是比较少的,这样也比较容易掌握.在scikit-learn中,一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类.分别是Gau