机器学习之贝叶斯算法（三）

贝叶斯

贝叶斯公式：

理论部分知识我这里就不啰嗦了，直接上代码：

使用贝叶斯算法实现一个拼写检查器：

import re, collections

 # 正则匹配
def words(text): 
    return re.findall('[a-z]+', text.lower()) 
 
def train(features):
    model = collections.defaultdict(lambda: 1)
    for f in features:
        model[f] += 1
    return model
 # 读取数据集
NWORDS = train(words(open('big.txt').read()))
 
alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
 
def edits1(word):
    n = len(word)
    return set([word[0:i]+word[i+1:] for i in range(n)] +                     # deletion
               [word[0:i]+word[i+1]+word[i]+word[i+2:] for i in range(n-1)] + # transposition
               [word[0:i]+c+word[i+1:] for i in range(n) for c in alphabet] + # alteration
               [word[0:i]+c+word[i:] for i in range(n+1) for c in alphabet])  # insertion
 
def known_edits2(word):
    return set(e2 for e1 in edits1(word) for e2 in edits1(e1) if e2 in NWORDS)
 
def known(words): 
	return set(w for w in words if w in NWORDS)
 
def correct(word):
    candidates = known([word]) or known(edits1(word)) or known_edits2(word) or [word]
    return max(candidates, key=lambda w: NWORDS[w])
#appl #appla #learw #tess #morw

这里调用correct（）方法验证，传入的参数：morw

输出：‘more’

换个传入的参数: ‘learw’
结果输出：‘learn’

小结：

比如用户输入tlp ，那到底是 top 还是 tip ？这个时候，当最大似然不能作出决定性的判断时，先验概率就可以插手进来给出指示——“既然你无法决定，那么我告诉你，一般来说 top 出现的程度要高许多，所以更可能他想打的是 top ”