樸素貝葉斯分類算法被廣泛應用於文本分類場景中、包含垃圾郵件、互聯網新聞等分類任務，屬於有監督學習算法。它獨立考量每一維度特徵被分類的條件概率，然後綜合這些概率對其所在的特徵向量做出分類預測，即“假設各個維度上的特徵被分類的條件概率之間是相互獨立的”，該假設使得模型預測需要計算的參數規模從指數級降至線性級，極大地提升計算效率。該算法在模型訓練過程中沒考慮各個維度特徵的相互聯繫，對於關聯性較強的數據特徵分類效果較差。
樸素貝葉斯的優缺點
優點：數據集較小時模型表現很好，適合增量式訓練、多分類任務。
缺點：對輸入數據的表達形式很敏感，由於其“樸素”的特點，也會帶來一些準確率上的損失。
MultinomialNB算法的一般流程
- 數據採集：使用NumPy與pandas以及sklearn.datasets等方式獲取或處理數據集
- 數據預處理：測試集、訓練集構建，進行數據標準化處理，提取文本特徵向量矩陣。
- 模型訓練：MultinomialNB算法
- 模型測試：使用測試集，驗證模型性能。
- 模型優化：使用交叉驗證法優化K值取值。
MultinomialNB（多項式模型）的Python實現
1. 數據採集
該數據集包含分佈在20個不同新聞組中的18846篇文檔，
數據來源：from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
數據標籤：
'alt.atheism', 'comp.graphics', 'comp.os.ms-windows.misc', 'comp.sys.ibm.pc.hardware', 'comp.sys.mac.hardware', 'comp.windows.x', 'misc.forsale', 'rec.autos', 'rec.motorcycles', 'rec.sport.baseball', 'rec.sport.hockey', 'sci.crypt', 'sci.electronics', 'sci.med', 'sci.space', 'soc.religion.christian', 'talk.politics.guns', 'talk.politics.mideast', 'talk.politics.misc', 'talk.religion.misc'
數據樣例：
From: Alexander Samuel McDiarmid <am2o>
Subject: driver ??
Organization: Sophomore, Mechanical Engineering, Carnegie Mellon, Pittsburgh, PA
Lines: 15
NNTP-Posting-Host: po4.andrew.cmu.edu
1) I have an old Jasmine drive which I cannot use with my new system ……
使用sklearn.datasets.fetch_20newsgroups（新聞數據抓取器），加載數據集，Python實現如下：
2. 數據預處理
使用 sklearn.model_selection.train_test_split方式，將整個數據集隨機抽取80%作為訓練集、剩餘的20%作為測試集，並且進行數據標準化處理，且重複運行時，訓練集與測試集不發生變化，Python實現如下：
嘗試使用四種方式實現文本特徵向量的提取，並查看不同文本特徵提取方式對算法分類識別率的影響：
- CountVectorizer提取特徵向量。
- CountVectorizer提取特徵向量且去掉停詞。
- TfidfVectorizer提取文本特徵向量。
- TfidfVectorizer提取文本特徵向量且去掉停詞。
CountVectorizer只考慮每種詞彙在訓練文本中出現的頻率，而TfidfVectorizer除了考量某詞彙在訓練文本中出現的頻率之外，能夠降低出現頻率高沒有意義的詞彙出現帶來的影響，訓練文本的數量越多，TfidfVectorizer方式更有優勢，Python實現如下：
3. 模型訓練及測試
測試集驗證結果如下：
擴展：生成模型和判別模型的區別
有監督機器學習方法可以分為生成模型和判別模型。
生成模型
無窮樣本 -> 概率密度模型 = 產生式模型 -> 預測
生成式模型求得聯合概率P(Y,X)，對於未見示例X，需要求出X與不同標籤之間的聯合概率分佈，然後概率大的獲勝。
- 常見生成模型：樸素貝葉斯、KNN、高斯混合模型、隱馬爾可夫模型、限制玻爾茲曼機、文檔主題生成模型（LDA）
- 生成模型舉例：利用生成模型是根據哈士奇的特徵首先學習出一個哈士奇的模型，然後根據邊境牧羊犬的特徵學習出一個邊境牧羊犬的模型，然後從這隻羊中提取特徵，放到哈士奇羊模型中看概率是多少，在放到邊境牧羊犬模型中看概率是多少，哪個概率大就是哪種品種的狗，求的是P(X,Y)，即聯合概率。
判別模型
有限樣本 -> 判別函數 = 判別式模型 -> 預測
對於判別式模型來說求得P(Y|X)，對未見示例X，根據P(Y|X)可以求得標記Y，即可以直接判別出標籤。
- 常見判別模型：K-近鄰、決策樹、SVM、線性判別分析（LDA）、支持向量機、線性迴歸、傳統的神經網絡、邏輯斯蒂迴歸。
- 判別模型舉例：要確定一個狗是哈士奇還是邊境牧羊犬，用判別模型的方法是從訓練集中學習到模型，然後通過提取這隻狗的特徵來直接預測出這隻狗的品種(正例)概率，其根據X“判別”Y，求的是P(Y|X)，即後驗概率。
判別式模型是根據一隻狗的特徵可以直接給出這隻狗品種（正例）的概率（比如 概率為0.8），而生成式模型是要都試一試（(X,Y¹), (X,Y²), (X,Y³),…），概率最大的那個就是這隻狗的品種結果。
後續會繼續分享線性、決策樹、SVM、隨機森林、K均值聚類等算法介紹及Python實現，若對你有所幫助，歡迎大家評論、留言、關注，感謝支持！
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