学习了那么多机器学习模型，一切都是为了实践，动手自己写写这些模型的实现对自己很有帮助的，坚持，共勉。本文主要致力于总结贝叶斯实战中程序代码的实现（python）及朴素贝叶斯模型原理的总结。python的numpy包简化了很多计算，另外本人推荐使用pandas做数据统计。 一 引言 ...

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目录 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 模块导入 文本预处理 遍历邮件 训练模型 测试模型 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 邮箱训练集可以加我微信 ...

秒懂机器学习---朴素贝叶斯进行垃圾邮件分类实战 一、总结 一句话总结： 没必要一次学很多个算法，不然，其实真的一个也不懂，要一个一个搞懂了再往下学 如何讲解这个问题：实例+人话：朴素贝叶斯（ P(结果|关键词1,关键词2...) = P(关键词1,关键词2...|结果)*P(结果)/P ...

1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 运行结果如下： 2.邮件预处理 邮件分句 名子分词 去掉过短的单词 词性还原 连接成字符串 传统方法来实现 ...

贝叶斯的数学基础和理论就不写了，很基础，网上博客也一大堆。这里只写实现的具体过程 （代码复制可以直接使用，没有缺少，里面会有一些测试性的语句） 总的来说实现的过程分成四个步骤 第一部分：一些基础函数的实现 loadDataSet()函数创建了一些实验样本，这个是我们自己写的，用来对代码编写 ...

贝叶斯里面的参数原理 最大似然： 即最符合观测数据的最有优势，即p(D|h)最大 奥卡姆剃刀：即越常见的越有可能发生，即p(h) 表示的是先验概率 最大似然： 当我们投掷一枚硬币，观测到的是正面，那么我们猜测投掷正面的概率为1，即最大似然值的概率是最大的 奥卡姆剃刀： 如果平面上有N ...

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 ...