朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它是基于概率论的一种有监督学习方法，被广泛应用于自然语言处理，并在机器学习领域中占据了非常重要的地位。在之前做过的一个项目中，就用到了朴素贝叶斯分类器，将它应用于情感词的分析处理，并取得了不错的效果，本文 ...

这篇文章做了什么 　　朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法，用途十分广泛，如垃圾邮件处理等。而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题，用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘。本文 ...

朴素贝叶斯和情感分类 分类问题在人类和机器智能中广泛应用：邮件分类、作业打分等。这篇博客介绍了朴素贝叶斯方法及其在文本分类方面的应用。其中文本分类的例子采用情感分析，就是从文本中进行情感抽取，并判断作者对特定事物的态度是积极还是消极，例如影评和书评的分析。情感分析中最简单的任务是二分类任务，文字 ...

朴素贝叶斯算法 👉 naive_bayes.MultinomialNB 朴素贝叶斯算法,主要用于分类. 例如:需要对垃圾邮件进行分类 分类思想 , 如何分类 , 分类的评判标准??? 预测文章的类别概率, 预测某个样本属于 N个目标分类的相应概率,找出最大 ...

基于朴素贝叶斯的文本分类算法 摘要：常用的文本分类方法有支持向量机、K-近邻算法和朴素贝叶斯。其中朴素贝叶斯具有容易实现，运行速度快的特点，被广泛使用。本文详细介绍了朴素贝叶斯的基本原理，讨论多项式模型（MM），实现了可运行的代码，并进行了一些数据测试。 关键字：朴素贝叶斯；文本 ...

概念： 　　贝叶斯定理：贝叶斯理论是以18世纪的一位神学家托马斯.贝叶斯(Thomas Bayes)命名。通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A（发生）的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系的，贝叶斯定理就是这种关系的陈述 　　朴素贝叶斯：朴素贝叶斯 ...

朴素贝叶斯算法简单高效，在处理分类问题上，是应该首先考虑的方法之一。 1、准备知识 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下 ...

1. 前言 说到朴素贝叶斯算法，首先牵扯到的一个概念是判别式和生成式。 判别式：就是直接学习出特征输出\(Y\)和特征\(X\)之间的关系，如决策函数\(Y=f(X)\),或者从概率论的角度，求出条件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有决策树、KNN、逻辑回归、支持向量机、随机条件场 ...