葉斯卻是生成方法，這種算法簡單，也易於實現。 1.基本概念 朴素貝葉斯：貝葉斯分類是一類分類算法的 ...

數據來源 https://www.sogou.com/labs/resource/cs.php介紹：來自搜狐新聞2012年6月—7月期間國內，國際，體育，社會，娛樂等18個頻道的新聞數據，提供URL ...

1、朴素貝葉斯實現新聞分類的步驟 （1）提供文本文件，即數據集下載 （2）准備數據 將數據集划分為訓練集和測試集；使用jieba模塊進行分詞，詞頻統計，停用詞過濾，文本特征提取，將文本數據向量化 停用詞文本stopwords_cn.txt下載 ...

前言 朴素貝葉斯是一種十分簡單的分類算法，稱其朴素是因為其思想基礎的簡單性，就文本分類而言，他認為詞袋中的兩兩詞之間的關系是相互獨立的，即一個對象的特征向量中的每個維度都是互相獨立的。這是朴素貝葉斯理論的思想基礎。 貝葉斯公式推導 朴素貝葉斯分類的正式定義： 設x={}為一個待分類 ...

目錄 朴素貝葉斯分類（NBC） 程序簡介 分類流程 字典(dict)構造：用於jieba分詞和槽值替換 數據集構建 代碼分析 另外：點擊右下角魔法陣上的【顯示目錄】，可以導航~~ 朴素貝葉斯 ...

一個簡單的例子 朴素貝葉斯算法是一個典型的統計學習方法，主要理論基礎就是一個貝葉斯公式，貝葉斯公式的基本定義如下： 這個公式雖然看上去簡單，但它卻能總結歷史，預知未來。公式的右邊是總結歷史，公式的左邊是預知未來，如果把Y看出類別，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X ...

貝葉斯定理是關於隨機事件A和B的條件概率的一則定理（比如常見的：P(A|B)是在B發生的情況下A發生的可能性）。 朴素的含義是各特征相互獨立，且同等重要。某些 分類算法均以貝葉斯定理為基礎。由此產生了 朴素貝葉斯分類算法。 朴素貝葉斯分類算法的思想基礎是：對於給出 ...

　　朴素貝葉斯（Naive Bayesian）是基於貝葉斯定理和特征條件獨立假設的一種分類算法。朴素貝葉斯想必是很多人在剛學習機器學習時想去第一個學習的算法，因為它朴素呀、簡單呀（我記得當時的想法就是這樣）。它真的那么簡單么？今天我們就來討論一下這個“簡單”的機器學習算法。 貝葉斯定理 ...