朴素贝叶斯-垃圾邮件分类实现
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 ...
原文：朴素贝叶斯应用：垃圾邮件分类
朴素贝叶斯应用：垃圾邮件分类 . 数据准备：收集数据与读取 . 数据预处理：处理数据 . 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 . 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 . 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 ，后得到各类下词汇出现概率的向量 。 . 测试模型：用测试数据集评估模型预测的正确率。 混淆矩阵，准确率 精确率 召回率 F值 ...
2018-12-06 10:27 0 695 推荐指数：
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