机器学习实战1：朴素贝叶斯模型:文本分类+垃圾邮件分类
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 ...
原文：机器学习基础——带你实战朴素贝叶斯模型文本分类
本文始发于个人公众号：TechFlow 上一篇文章当中我们介绍了朴素贝叶斯模型的基本原理。 朴素贝叶斯的核心本质是假设样本当中的变量服从某个分布，从而利用条件概率计算出样本属于某个类别的概率。一般来说一个样本往往会含有许多特征，这些特征之间很有可能是有相关性的。为了简化模型，朴素贝叶斯模型假设这些变量是独立的。这样我们就可以很简单地计算出样本的概率。 想要回顾其中细节的同学，可以点击链接回到之前的 ...
2020-01-22 08:38 0 232 推荐指数：
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