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 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 ...
原文：朴素贝叶斯-垃圾邮件分类实现
. 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。 . 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假设学习输入 输出的联合概率分布 然后基于此模型，对于给定的输入 x ，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 y ，完 ...
2019-01-27 16:31 1 4548 推荐指数：
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