朴素贝叶斯_垃圾邮件的识别过滤
待处理的数据为放在两个文件夹中的各25个txt文本，文本信息为电子邮件内容，文件夹spam中的25个邮件都是正常邮件；ham中的25个邮件是垃圾邮件； 利用朴素贝叶斯算法，训练分类器，采取交叉验证的方式，结果证明，分类器能够很好的识别垃圾邮件； 代码主要参考【机器学习实战 ...
原文：高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）原理与实现——垃圾邮件识别实战
朴素贝叶斯 Naive Bayes ： 根据贝叶斯定理和朴素假设提出的朴素贝叶斯模型。 贝叶斯定理： 朴素假设 特征条件独立性假设 ： 代入可知朴素贝叶斯模型计算公式： 因为朴素贝叶斯是用来分类任务，因此： 化简可知： 朴素贝叶斯模型除了上式所描述的以外，有三种常用的模型： 高斯朴素贝叶斯 多项式朴素贝叶斯 伯努利朴素贝叶斯 本篇主要是实现高斯朴素贝叶斯，因为它是最常用的一种模型。 高斯朴素贝叶 ...
2020-10-07 16:40 0 3685 推荐指数：
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