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python数据分析:内容数据化运营(下)——基于多项式贝叶斯增量

发布时间:2019-06-27 03:21 来源:未知 编辑:admin

  从cross validation score得到的结果看,随着每次数据量的增加,交叉检验的得分趋势不断提高,这也证实了增量学习本身对于准确率的提升贡献,但在第8次训练时,总体得分从0.9147下降到0.9142,其中可能包含以下原因:

  对新数据集的预测时,无论哪个阶段都能准确的预测出其类别归属(sports’对应的索引值为0)。

  增量学习的优点并不是通过算法或模型本身来提供较高的准确率,而是通过不断有新数据的加入来提高模型的准确率,因此在一定意义上,模型本身的选择以及调参等动作都变得“不那么重要”,因为只要数据足够大,即使再差的模型也会由于掌握了足够的多的数据规律而更加精准的预测新样本,这是增量学习的关键所在。

  当然,增量学习还能实现在物理硬件限制(尤其是内存)及其他软硬件不作任何优化的条件下,对于海量数据的训练的支持,是一种非常好的解决大数据量计算问题的有效方法。

  训练集的文本跟预测集的文本不一致,会导致训练时的中间过程或分类模型无法适用于预测过程,这点在文本分类时非常常见。案例中使用的HashingVectorizer能将词语出现的频率映射到固定维度空间,即使出现新的词语也不会影响固定维度空间的模式,因此非常适合预测应用时新词较多的场景。

  HashingVectorizer本身能提供压缩后的稀疏矩阵,其本身就能大量降低对于系统内存的占用,非常适合大数据集下的计算和处理。

  贝叶斯分类器广泛应用于文本分类领域,其效果较好。除了本文提到的MultinomialNB外,还包括BernoulliNB和GaussianNB两种方法,他们各自有其适用场景。

  何为数据化运营内容运营是指基于内容的策划、编辑、发布、优化、营销等一系列工作,主要集中在互联网、媒体等以内容为主的行业领域。内容运营根据内容生产方式的不同可分为UGC、PGC和OGC三种。UGC(Us...博文来自:泛泛之素

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  Python亚马逊电子书,下载了需要放到电子阅读器里或者电脑装给模拟电子阅读器

  转自相国大人的博客,做个笔记代码按照1234的顺序进行即可:1.py(corp...博文来自:Chi Yus Blog

  听过朴素贝叶斯的人,知道多项式朴素贝叶斯是神马,伯努利贝叶斯是神马吗?如果不知道,请继续读下去。     其实所谓的“多项式”或“伯努利”,只不过是在求先验概率和条件概率时统计方法不一样,...博文来自:yangzhongmin21的专栏

  1、贝叶斯定理(BayesTheorem)朴素贝叶斯分类(NaiveBayesClassifier)   贝叶斯分类算法,是统计学的一种分类方法,它是利用贝叶斯定理的概率统计知识,对离散型的数据进行分...博文来自:UP Lee博客

  Python数据分析案例实战课程大纲:第一课:电力窃漏电用户识别系统案例实战传统的窃漏电分析是通过人工检测来进行的,对人的依赖性太大,为了提高窃漏电的判别效率,电力公司决定先根据用户的电表数据进行初步...博文来自:u012207022的博客

  流量数据化运营流量值从数字设备上访问企业的网站、app应用、智能设备的用户行为,它主要包括用户从哪里来,在企业相关载体上有哪些行为、产生了哪些转化等。媒体信息时代,用户行为移动化、需求个性化的复杂背景...博文来自:泛泛之素

  随着商业竞争形式的日益严峻,企业需要不断寻找提高利润率、降低成本、提高产出价值的有效方法,而数据化运营恰好是满足企业这一需求的关键武器。数据化运营包含了运营和数据两种要素,前者需要较多的业务经验,而后者对数据分析提出了更高的要求。只有把二...

  )、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+TfidfVectorizer)对Rotten Tomatoes影评

  基于sklearn的文本分类—朴素贝叶斯(2)本文是文本分类的第二篇,记录使用朴素贝叶斯进行文本分类任务,数据集下载地址:文本分类的主要内容如下:-1...博文来自:macanv的专栏

  朴素贝叶斯(naivebayes)模型主要用于文本分类,比如要将邮件分类为正常邮件和带侮辱性词汇邮件对于一封邮件来说其特征可以表示为该邮件中单词出现的情况。比如我们有一个5000个词的词典表,那么邮件...博文来自:Eason的博客

  贝叶斯定理:这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题:已知某条件概率,如何得到两个事件交换后的概率,也就是在已知P(AB)的情况下如何求得P(BA)。这里先解释什么是条件概率:表示事件B已经发生的前...博文来自:aoanng的博客

  本博客为本人学习贝叶斯分类器的学习笔记。好,话不多说,直接进入正题。贝叶斯分类器其实就是基于贝叶斯决策理论的分类器。贝叶斯理论在大一的必修课概率论里面学过。一句话概况就是后验概率取决于先验概率与类条件...博文来自:gwpscut的博客

  会员数据化运营解决问题:会员的生命周期状态是什么;会员的核心诉求是什么;会员的转化习惯和路径是什么;会员的价值如何;如何扩大市场覆盖、获得更多的新会员;如何更好地维系老会员;应该在什么时间、采取何种措...博文来自:泛泛之素

  初探文本分类,本文使用的数据是5000条中文新闻文本数据,目的是使用朴素贝叶斯算法,对中文新闻文本进行分类预测。流程如下:文本数据载入及清洗搜狗新闻数据源:博文来自:小子令狐冲

  实验要求题目要求1、用MapReduce算法实现贝叶斯分类器的训练过程,并输出训练模型;2、用输出的模型对测试集文档进行分类测试。测试过程可基于单机Java程序,也可以是MapReduce程序。输出每...博文来自:kuailefangyuan的专栏

  朴素贝叶斯贝叶斯定理用来计算条件概率,即:然后进行一种朴素(naive)的假设-每对特征之间都相互独立:在给定的输入中P(x_1,\dots,x_n)是一个常量,我们使用下面的分类规则:可以使用最大后...博文来自:yuanlulu的博客 深度学习开发者

  利用TFIDF策略和朴素贝叶斯算法进行中文文本分类博文来自:chenfei0328的博客

  今天可忙活了一天,从写朴素贝叶斯算法到模型存储,到测试数据模评估,具体来看看代码我用的数据,用ansj分词,去停顿词,最后的文本结构如下:(-1,技术特别特别神奇师傅环境特别优雅下次再来)(-1,技师...博文来自:luoyexuge的专栏

  朴素贝叶斯法(NaïveBayes)是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法,属于统计学分类方法。简单来说,朴素贝叶斯分类器假设在给定样本类别的条件下,样本的每个特征与其他特征均不相关,对于给定的...博文来自:jteng的专栏

  源码下载:博文来自:那些疯狂到以为自己能够改变世界的人,才能真正改变世界!

  如果你想对一个陌生的文本进行分类处理,例如新闻、游戏或是编程相关。那么贝叶斯分类算法应该正是你所要找的了。贝叶斯分类算法是统计学中的一种分类方法,它利用概率论中的贝叶斯公式进行扩展。下面我们就针对朴素...博文来自:大鱼

  销售业绩是追踪出来的,尽量图表化常用工具Excel,SPSS,SAS,R,python,Matlab游戏:车牌号24点销售层级店长,销售主管,城市经理同比与环比同比,就是跟去年同期比;环比,就是跟上一...博文来自:python大数据爱好者Alvin

  本文将用朴素贝叶斯原理做一个中文文本分类器。朴素贝叶斯完全可以胜任多分类任务。为了方便,这里就先做个2分类的。理论部分:博文来自:monteCarloStyle的博客

  在文本分类中,假设我们有一个文档d∈X,X是文档向量空间(documentspace),和一个固定的类集合C={c1,c2,…,cj},类别又称为标签。显然,文档向量空间是一个高维度空间。我们把一堆打...博文来自:marho

  文本分析中的重要概念1停用词:用来缩小语料停用词是指在语料中大量出现,但对分文本的分析没啥大用的文本。这种词我们一般称为停用词。现在有好多停用词表,网上都可以搜到。2TF-idf:用来提取关键词TF:...博文来自:stranger_man的博客

  本文主要包括以下内容:1)模型训练数据生成(demo)2)模型训练(spark+java),数据存储在hdfs上3)预测数据生成(demo)4)使用生成的模型进行文本分类。...博文来自:但行好事,莫问前程

  本案例用到的主要技术包括:基本预处理:使用DictVectorizer将字符串分类变量转换为数值型变量、使用SMOTE对不均衡样本做过抽样处理。数据建模:基于cross_val_score的交叉检验、...博文来自:泛泛之素

  一、贝叶斯理论学过概率的同学一定都知道贝叶斯定理:这个在250多年前发明的算法,在信息领域内有着无与伦比的地位。贝叶斯分类是一系列分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。朴素...博文来自:梦仗剑天涯,后来BUG多没去

  贝叶斯方法非常强大,有着坚实的理论基础。很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此,学习贝叶斯方法,是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。贝叶斯公式贝叶斯公式就一行:P(YX)=P(X...博文来自:龙心尘

  中国互联网金融发展迅速,2014年是中国互联网金融起步的一年,但在短短的一年时间内,互联网金融创业者们融资额度一再创高,雨后春笋般涌现出各类互联网金融产品让用户眼花缭乱,随着创业门槛的降低,在即将到来...博文来自:lechengbupt的专栏

  本文使用的python版本为3.4。使用前需要安装numpy、matplotlib、scipy和scikitlearn,建议直接下载后安装,下载地址为:python包,选择相应的版本下载,注意不要使用...博文来自:Kobe Bryant的专栏

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  现在的Win7系统中安装的一般都是32位的Office,因为微软推荐使用32位的Office,兼容性更强,稳定性更好。在使用Access作为数据库的时候,C#操作Access,如果Access是acc...博文来自:写代码的蜗牛

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