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在scikit学习中，我使用MultinomialNB对标记的文本数据进行多类分类。我在预测时使用了multinomialNB的“multinomialNB”特性print(clf.fit(X_train,Y_train))因此，我得到了每个类的概率值向量，它加到1，我知道这是因为softmax交叉熵函数。
我在这里的
浏览 0提问于2018-12-09得票数 1
import numpy as npX = np.array([[0.25, 0.73], [0.12, 0.42], [0.53, 0.92], [0.11, 0.32]])mnb = MultinomialNB()mnb.predict([[0.11, 0.32]])它不应该预测1吗？
浏览 1修改于2018-07-17得票数 0
我正在寻找一个多项式朴素贝叶斯分类器，用C/C++编写，与OpenCV一起使用。
我正在寻找算法(或现成的实现)，因为它将更有帮助，因为我正在试图了解它是如何工作的？
浏览 2修改于2019-04-10得票数 0
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我被介绍了朴素贝叶斯分类方法(多项NB)，参考迈克尔西普瑟在他的书“计算理论”中的描述。
然而，当我解释算法的某些方面时，我会不知所措。
浏览 1提问于2016-04-25得票数 0
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在进行朴素贝叶斯分类时，有谁知道如何设置alpha参数吗？
例如，我首先用一袋单词来构造特征矩阵，矩阵的每个单元格都是单词计数，然后用tf(词频)对矩阵进行规范化。但是当我使用朴素贝叶斯建立分类器模型时，我选择使用多项式N.B (我认为这是正确的，而不是Bernoulli和bayes )。此外，我检查了多项式N.B ，我认为这是因为alpha问题，因为如果我使用单词计数作为特征，alpha =1并不会影响结果，但是，
浏览 7提问于2015-11-20得票数 11
如果没有sklearn MultinomialNB库，我无法从头开始查找和求解多项式朴素贝叶斯。但是，当我将MultinomialNB分类器放入训练集时。但也有一些问题。
浏览 10修改于2020-04-03得票数 0
我的代码中的训练部分可以按照10^4的大小来处理数据，但是考虑到我的整个数据集包含大约50万条注释，我想用更多的数据来训练它。当我用100,000次评论运行培训师时，我的记忆力似乎已经耗尽了。data = get_data(limit=size)all_words = [w.lower() for (comment, category) in data for w in comment]for i in nltk.FreqDist(all_words).
浏览 1修改于2018-02-09得票数 0
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使用多项朴素贝叶斯进行分类不起作用，请参阅代码from sklearn.feature_extraction
浏览 10修改于2019-07-31得票数 0
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我使用了TfidfVectorizer，并通过MultinomialNB进行文档分类，它运行良好。我使用了下面的分类代码(只是用TfidfVectorizer替换HashingVectorizer)vect = HashingVectorize
浏览 0修改于2020-01-25得票数 1
我是个新手，我正在尝试创建一个多项贝叶斯模型来预测电影票房。下面只是一个玩具示例，我不确定它在逻辑上是否正确(欢迎提出建议！)Y对应于我试图预测的估计总额(1：<$20-2，2：>$20-1)。
浏览 0提问于2013-04-01得票数 0
我试图预测一些文档的标签。每个文档可以有多个标记。这是我写的一个示例程序import picklefrom sklearn.cross_validation import train_test_splitfrom nltk.stem import WordNetLemmatizer
from sklearn.feature_extraction.t
浏览 4提问于2015-12-09得票数 0
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使用维基百科上朴素的Bayes垃圾邮件过滤文章(https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_贝耶斯_垃圾邮件_过滤)📷
是二元多项式方程还是Bernoulli形式？在本文中，讨论了许多朴素贝叶斯算法:垃圾邮件过滤和朴素贝叶斯-哪个朴素贝叶斯</em
浏览 0提问于2015-09-05得票数 6
经过研究，我发现多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯更常用于文本分类。伯努利只关心这个词是否发生。多项式关心单词出现的次数。对于高斯朴素贝叶斯，它通常用于连续数据和正态分布的数据，例如:身高，体重，但我们不使用高斯朴素贝叶斯进行文本分类的原因是什么？如果我们将其应用于文本分类，
浏览 1提问于2018-02-02得票数 1
我们现在如何使用它作为对朴素贝叶斯分类器的输入？似乎我们也不能使用多项朴素贝叶斯，因为这些值是连续的，而不是绝对的。作为另一种选择，用高斯朴素贝叶斯代替它是否合适？在高斯分布假设下，TFIDF向量是否能很好地支持？MultionomialNB的sci学习文档建议如下：
多
浏览 1提问于2017-04-05得票数 2
它是Bernoulli，多项式，高斯还是其他任何变体？我阅读了这些文档，但似乎过于笼统了。
据我所知，scikit有4个版本的朴素贝叶斯，其中只有两个适合文本处理。当我在做文本处理时，我发现NLTK朴素贝叶斯和scikit Bayes之间有很大的不同。
浏览 0提问于2019-03-14得票数 2
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我目前正试图在两种可能的模式之间作出决定：
使用tf-以色列国防军词加权关键字计数+标准的朴素贝叶斯。使用CountVectorizer获取训练数据的关键字计数矩阵，利用sklearn的TfidfTransformer将该数据转换为t
浏览 3提问于2016-01-12得票数 2
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