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朴素贝叶斯分类-实战篇-如何进行文本分类

上篇介绍了朴素贝叶斯的原理,本篇来介绍如何用朴素贝叶斯解决实际问题。 朴素贝叶斯最擅长的领域是文本分析,包括: 文本分类 情感分析 垃圾邮件处理 要对文本进行分类,首先要做的是如何提取文本的主要信息,如何衡量哪些信息是文本中的主要信息呢? 1,对文档分词 我们知道,一篇文档是由若干词汇组成的,也就是文档的主要信息是词汇。从这个角度来看,我们就可以用一些关键词来描述文档。 这种处理文本的方法叫做词袋(bag of words)模型,该模型会忽略文本中的词语出现的顺序以及相应的语法,将文档看做是由若干单词组成的,且单词之间互相独立,没有关联。 要想提取文档中的关键词,就得先对文档进行分词。分词方法一般有两种: 第一种是基于字符串匹配。就是扫描字符串。如果发现字符串的子串和词相同,就算匹配成功。 匹配规则一般有“正向最大匹配”,“逆向最大匹配”,“长词优先”等。 该类算法的优点是只需基于字典匹配,算法简单;缺点是没有考虑词义,处理歧义词效果不佳。 第二种是基于统计和机器学习。需要人工标注词性和统计特征,对中文进行建模。 先要训练分词模型,然后基于模型进行计算概率,取概率最大的分词作为匹配结果...

HASH碰撞问题一直没真正搞懂?这下不用慌了

我是架构精进之路,点击上方“关注”,坚持每天为你分享技术干货,私信我回复“01”,送你一份程序员成长进阶大礼包。 HASH算法介绍 散列函数(英语:Hash function)又称散列算法、哈希函数,是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变小,将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合,重新创建一个叫做散列值(hash values,hash codes,hash sums,或hashes)的指纹。散列值通常用一个短的随机字母和数字组成的字符串来代表。 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即key,即可查找到其对应的值。 哈希的思路很简单,如果所有的键都是整数,那么就可以使用一个简单的无序数组来实现:将键作为索引,值即为其对应的值,这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况,我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。 Hash算法可以将一个数据转换为一个标志,这个标志和源数据的每一个字节都有十分紧密的关系。Hash算法还具有一个特点,就是很难找到逆向规律。 Hash算...

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