Golang 的 Naive Bayesian 类别 bayesian

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2016-09-16
达尔文

支持 TF-IDF 的 Naive Bayesian 分类。

特点:

  • 条件概率和“对数似然”分值。

  • 下溢检测。

  • 分类器简单持久。

  • 统计。


举例1 (plain no tf-idf)

使用分类器,先创建一个分类并测试:

import . "bayesian"const (    
    Good Class = "Good"
    Bad Class = "Bad")
    classifier := NewClassifier(Good, Bad)goodStuff := []string{"tall", "rich", "handsome"}badStuff  := []string{"poor", "smelly", "ugly"}
    classifier.Learn(goodStuff, Good)
    classifier.Learn(badStuff,  Bad)

然后你可以查明每个类的分值类的数据所属:

scores, likely, _ := classifier.LogScores(
                        []string{"tall", "girl"}
                     )

分数的大小表示或然性。另外(但浮溢的一些风险),但可以得到实际的概率:

probs, likely, _ := classifier.ProbScores(
                        []string{"tall", "girl"}
                     )

举例2 (TF-IDF)

在分类方法(LogScore,ProbSafeScoreProbScore)之前,要使用TF-IDF分类,首先必须创建一些类和测试它,之后你需要调用ConvertTermsFreqToTfIdf()  。

import . "bayesian"const (    Good Class = "Good"
    Bad Class = "Bad")classifier := NewClassiferTfIdf(Good, Bad) // Extra constructorgoodStuff := []string{"tall", "rich", "handsome"}badStuff  := []string{"poor", "smelly", "ugly"}
classifier.Learn(goodStuff, Good)
classifier.Learn(badStuff,  Bad)

classifier.ConvertTermsFreqToTfIdf() // IMPORTANT !!

然后你可以查明每个类的分值和类的数据所属 :

scores, likely, _ := classifier.LogScores(
                        []string{"tall", "girl"}
                     )

分数的大小表示似然性。另外(但浮溢的一些风险),但可以得到实际的概率:

probs, likely, _ := classifier.ProbScores(
                        []string{"tall", "girl"}
                     )
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