bayes python 源代码

#coding: utf-8
#date: 2016-07-10
#mail: artorius.mailbox@qq.com
#author: xinwangzhong -version 0.1from numpy import *def trainNB0(trainMatrix,trainCatergory):#适用于二分类问题，其中一类的标签为1#return#p0Vect：标签为0的样本中，出现某个特征对应的概率#p1Vect：标签为1的样本中，出现某个特征对应的概率#pAbusive：标签为1的样本出现的概率numTrainDoc = len(trainMatrix)numWords = len(trainMatrix[0])pAbusive = sum(trainCatergory)/float(numTrainDoc)#防止多个概率的成绩当中的一个为0#p0Num: 在训练样本标签为0的数据中，所有特征的对应value值之和，为矩阵#p1Num: 在训练样本标签为1的数据中，所有特征的对应value值之和，为矩阵p0Num = ones(numWords)p1Num = ones(numWords)#p0Denom：在训练样本标签为0的数据中，所有特征的value值之和，为标量#p1Denom：在训练样本标签为1的数据中，所有特征的value值之和，为标量#为什么初始化为2？？p0Denom = 2.0p1Denom = 2.0for i in range(numTrainDoc):if trainCatergory[i] == 1:p1Num +=trainMatrix[i]p1Denom += sum(trainMatrix[i])else:p0Num +=trainMatrix[i]p0Denom += sum(trainMatrix[i])#出于精度的考虑，否则很可能到限归零，change to log()p1Vect = log(p1Num/p1Denom)p0Vect = log(p0Num/p0Denom)return p0Vect,p1Vect,pAbusivedef classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):#element-wise mult,只算分子的log值，因为只需比较大小，所以正负无关p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + log(pClass1)    p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + log(1.0 - pClass1)if p1 > p0:return 1else: return 0
####################3#from numpy import *
#import os
#os.chdir(r"/home/luogan/lg/Python728/bayes/classical-machine-learning-algorithm-master/bayesian")
#import bayes
def loadDataSet():postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]classVec = [0,1,0,1,0,1]#1 is abusive, 0 notreturn postingList,classVecdef createVocabList(dataSet):vocabSet = set([])  #create empty setfor document in dataSet:vocabSet = vocabSet | set(document) #union of the two setsreturn list(vocabSet)def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):returnVec = [0]*len(vocabList)for word in inputSet:if word in vocabList:returnVec[vocabList.index(word)] = 1else: print ("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word)return returnVecdef testingNB():listOPosts,listClasses = loadDataSet()myVocabList = createVocabList(listOPosts)trainMat=[]for postinDoc in listOPosts:trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))p0V,p1V,pAb = trainNB0(array(trainMat),array(listClasses))testEntry = ['love', 'my', 'dalmation']thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))print (testEntry,'classified as: ',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb))testEntry = ['stupid', 'garbage']thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))print (testEntry,'classified as: ',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb))def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):returnVec = [0]*len(vocabList)for word in inputSet:if word in vocabList:returnVec[vocabList.index(word)] += 1return returnVecdef textParse(bigString):    #input is big string, #output is word listimport relistOfTokens = re.split(r'\W*', bigString)return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2] if __name__ == "__main__":listOPosts,listClasses = loadDataSet()myVocabList = createVocabList(listOPosts)#print (myVocabList)trainMat = []for postinDoc in listOPosts:trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))p0V,p1V,pAb = trainNB0(trainMat, listClasses)testingNB()# spamTest()

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