目录 程序简介 程序/数据集下载 代码分析 程序简介 将9类新闻语料切割为训练集和数据集，对新闻进行分词、去停用词、句向量构建后，调用sklearn模块提供的朴素贝叶斯接口建模，对新闻分类，最终实现的接口为 输入：新闻字符串 输出：新闻分类 朴素贝叶 ...

朴素贝叶斯算法简单高效，在处理分类问题上，是应该首先考虑的方法之一。 1、准备知识 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下 ...

朴素贝叶斯是一种十分简单的分类算法，称其朴素是因为其思想基础的简单性，就文本分类而言，他认为词袋中的两两词之间的关系是相互独立的，即一个对象的特征向量中的每个维度都是互相独立的。这是朴素贝叶斯理论的思想基础。 朴素贝叶斯分类的正式定义： 设x={}为一个待分类项，而每个a为x的一个特征 ...

朴素贝叶斯 算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 朴素贝叶斯比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词 ...

1、朴素贝叶斯算法介绍 一个待分类项x=（a,b,c...），判断x属于y1,y2,y3...类别中的哪一类。 贝叶斯公式： 算法定义如下： （1）、设x={a1, a2, a3, ...}为一个待分类项，而a1, a2, a3...分别为x的特征 （2）、有类别集合C={y1 ...

叶斯却是生成方法，这种算法简单，也易于实现。 1.基本概念 朴素贝叶斯：贝叶斯分类是一类分类算法的 ...

github：代码实现 本文算法均使用python3实现 1. 朴素贝叶斯是什么   依据《统计学方法》上介绍： 朴素贝叶斯法（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布 ...

朴素贝叶斯算法要理解一下基础： 【朴素：特征条件独立 贝叶斯：基于贝叶斯定理】 1朴素贝叶斯的概念【联合概率分布、先验概率、 条件概率**、全概率公式】【条件独立性假设、】 极大似然估计 2优缺点 【优点： 分类效率稳定；对缺失数据不敏感，算法比较简单 ...