朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器是一种与线性模型非常相类似的一种分类器。 它的训练速度比线性模型更快，但是泛化能力要强。 主要思想：通过独立查看每个特征来学习参数，并从每个特征中收集简单的类别统计数据 scikit-learn实现了三种朴素贝叶斯分类器：1、GaussianNB分类器（高斯 ...
原文：朴素贝叶斯分类器详解及中文文本舆情分析（附代码实践）
本文主要讲述朴素贝叶斯分类算法并实现中文数据集的舆情分析案例，希望这篇文章对大家有所帮助，提供些思路。内容包括： .朴素贝叶斯数学原理知识 .naive bayes用法及简单案例 .中文文本数据集预处理 .朴素贝叶斯中文文本舆情分析 本篇文章为基础性文章，希望对你有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵。同时，推荐大家阅读我以前的文章了解基础知识。 一. 朴素贝叶斯数学原理知识 该基础知识 ...
2018-10-22 16:16 0 1657 推荐指数：
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贝叶斯分类器详解
本文出处主要来源于 https://blog.csdn.net/Hearthougan/article/details/75174210，感谢该博主的博客。 贝叶斯分类器的前提条件是全概率公式以及条件概率公式：、 1：条件概率公式 举个例子，比如让你背对着一个人，让你猜猜背后这个人是女孩 ...