朴素貝葉斯應用：垃圾郵件分類
朴素貝葉斯應用：垃圾郵件分類 1. 數據准備：收集數據與讀取 2. 數據預處理：處理數據 3. 訓練集與測試集：將先驗數據按一定比例進行拆分。 4. 提取數據特征，將文本解析為詞向量 。 5. 訓練模型：建立模型，用訓練數據訓練模型。即根據訓練樣本集，計算詞項出現的概率P(xi|y ...
原文：利用朴素貝葉斯（Navie Bayes）進行垃圾郵件分類
貝葉斯公式描寫敘述的是一組條件概率之間相互轉化的關系。 在機器學習中。貝葉斯公式能夠應用在分類問題上。 這篇文章是基於自己的學習所整理。並利用一個垃圾郵件分類的樣例來加深對於理論的理解。 這里我們來解釋一下朴素這個詞的含義： 各個特征是相互獨立的，各個特征出現與其出現的順序無關 各個特征地位同等重要 以上都是比較強的如果 以下是朴素貝葉斯分類的流程： 這樣我們就分別求出了這些特征各個類別下的條件 ...
2017-07-08 19:22 0 2156 推薦指數：
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