學習了那么多機器學習模型，一切都是為了實踐，動手自己寫寫這些模型的實現對自己很有幫助的，堅持，共勉。本文主要致力於總結貝葉斯實戰中程序代碼的實現（python）及朴素貝葉斯模型原理的總結。python的numpy包簡化了很多計算，另外本人推薦使用pandas做數據統計。 一 引言 ...

簡介 如果你有一個很大的數據集，有很多的變量，而且已知這是一個分類問題，你想快速的得到你的分類結果，那朴素貝葉斯是一個不錯的選擇，他比一般的分類算法都要快，他的理論基礎是概率中的貝葉斯定理。 本文會介紹朴素貝葉斯的理論基礎，以及一個基於python的實戰例子，so,坐穩了，准備開車 ...

://www.cnblogs.com/hellcat/p/7195843.html 朴素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類算 ...

本文始發於個人公眾號：TechFlow 上一篇文章當中我們介紹了朴素貝葉斯模型的基本原理。 朴素貝葉斯的核心本質是假設樣本當中的變量服從某個分布，從而利用條件概率計算出樣本屬於某個類別的概率。一般來說一個樣本往往會含有許多特征，這些特征之間很有可能是有相關性的。為了簡化模型，朴素貝葉斯 ...

基礎知識儲備： 導入常用python package導入文章content，導入停用詞表使用jieba對content內容分詞創建函數去除content中的停用詞（注意格式的不同 dataframe, series, list）統計詞頻：使用詞雲畫圖創建詞雲展示使用IF-IDF提取關鍵字 ...

代碼來源於：https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html ，本人只是簡介學習 1、 貝葉斯.py View Code 2、word_utils.py View Code ...

一、 前言 貝葉斯分類，是機器學習中比較重要並被廣泛使用的一個分類算法，它分類思想主要基於貝葉斯定理。用一句話來描述就是，如果一個事件A發生時，總是伴隨事件B，那么事件B發生時，事件A發生的概率也會很大。 貝葉斯分類一個很常見的用途是用在識別垃圾郵件上。我們給定一個學習集，程序通過學習集發現 ...

秒懂機器學習---朴素貝葉斯進行垃圾郵件分類實戰 一、總結 一句話總結： 沒必要一次學很多個算法，不然，其實真的一個也不懂，要一個一個搞懂了再往下學 如何講解這個問題：實例+人話：朴素貝葉斯（ P(結果|關鍵詞1,關鍵詞2...) = P(關鍵詞1,關鍵詞2...|結果)*P(結果)/P ...