機器學習實戰1：朴素貝葉斯模型:文本分類+垃圾郵件分類
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 ...
原文：朴素貝葉斯方法（二分類）[機器學習實戰]
數據鏈接 垃圾短信分類 解析 設一個點 x,y ，對 x,y 進行分類 , ，我們可以設每個點分別屬於兩個類別的概率： 如果p x,y gt p x,y ,那么類別為 如果p x,y lt p x,y ,那么類別為 由貝葉斯概率我們有 p c x,y frac p x,y c p c p x,y dots 對於二分類可見 p rightarrow p x,y p rightarrow p x,y ...
2018-03-16 10:46 0 1130 推薦指數：
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