1、朴素贝叶斯实现新闻分类的步骤 （1）提供文本文件，即数据集下载 （2）准备数据 将数据集划分为训练集和测试集；使用jieba模块进行分词，词频统计，停用词过滤，文本特征提取，将文本数据向量化 停用词文本stopwords_cn.txt下载 ...

http://www.crocro.cn/post/286.html 利用朴素贝叶斯算法进行分类-Java代码实现 鳄鱼 3个月前 (12-14) 分类：机器学习 阅读(44) 评论(0) Java package ...

1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 （1）分类：给数据贴标签，通过分析已有的数据特征，对数据分成几类，已知分类结果。然后引入新数据对其归类。分类可以提高认知效率，较低认知成本。 （2）聚类：不知分类结果，通过数据一定的相似性，把那些相似的数据聚集在一起 ...

　　一、贝叶斯定理数学基础 　　我们都知道条件概率的数学公式形式为 　　即B发生的条件下A发生的概率等于A和B同时发生的概率除以B发生的概率。 　　根据此公式变换，得到贝叶斯公式： 即贝叶斯定律是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定律。通常，事件A在事件B发生的条件溪的概率 ...

一个简单的例子 朴素贝叶斯算法是一个典型的统计学习方法，主要理论基础就是一个贝叶斯公式，贝叶斯公式的基本定义如下： 这个公式虽然看上去简单，但它却能总结历史，预知未来。公式的右边是总结历史，公式的左边是预知未来，如果把Y看出类别，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X ...

贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理（比如常见的：P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性）。 朴素的含义是各特征相互独立，且同等重要。某些 分类算法均以贝叶斯定理为基础。由此产生了 朴素贝叶斯分类算法。 朴素贝叶斯分类算法的思想基础是：对于给出 ...

　　朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的一种分类算法。朴素贝叶斯想必是很多人在刚学习机器学习时想去第一个学习的算法，因为它朴素呀、简单呀（我记得当时的想法就是这样）。它真的那么简单么？今天我们就来讨论一下这个“简单”的机器学习算法。 贝叶斯定理 ...

前不久简单学习了python,写了一个朴素贝叶斯算法： 这是数据挖掘书本上的一个例子的运行结果： ...