待处理的数据为放在两个文件夹中的各25个txt文本，文本信息为电子邮件内容，文件夹spam中的25个邮件都是正常邮件；ham中的25个邮件是垃圾邮件； 利用朴素贝叶斯算法，训练分类器，采取交叉验证的方式，结果证明，分类器能够很好的识别垃圾邮件； 代码主要参考【机器学习实战 ...

的条件概率。 （5）测试算法：计算错误率。 （6）使用算法：构建一个完整的程序对一组文档进行分类。 ...

一、算法介绍 朴素贝叶斯法，简称NB算法，是贝叶斯决策理论的一部分，是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法： 首先理解两个概念： · 先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，它往往作为“由因求果”问题中的“因”出现； · 后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，是“执果寻 ...

朴素贝叶斯应用：垃圾邮件分类 1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数据训练模型。即根据训练样本集，计算词项出现的概率P(xi|y ...

1. 前言 《朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）》，介绍了朴素贝叶斯原理。本文介绍的是朴素贝叶斯的基础实现，用来垃圾邮件分类。 2. 朴素贝叶斯基础实现 朴素贝叶斯 (naive Bayes) 法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类的方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立 ...

朴素贝叶斯 概念 对朴素贝叶斯的概念存在疑惑的，可以依此理解条件概率，全概率公式和贝叶斯公式。 附链接帮助理解： 链接1https://blog.csdn.net/Hearthougan/article/details/75174210 链接2https ...

　　学习了那么多机器学习模型，一切都是为了实践，动手自己写写这些模型的实现对自己很有帮助的，坚持，共勉。本文主要致力于总结贝叶斯实战中程序代码的实现（python）及朴素贝叶斯模型原理的总结。python的numpy包简化了很多计算，另外本人推荐使用pandas做数据统计。 一 引言 ...

朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 根据贝叶斯定理和朴素假设提出的朴素贝叶斯模型。 贝叶斯定理： 朴素假设（特征条件独立性假设）： 代入可知朴素贝叶斯模型计算公式： 因为朴素贝叶斯是用来分类任务，因此： 化简可知： 朴素贝叶斯 ...