目錄 程序簡介 程序/數據集下載 代碼分析 程序簡介 將9類新聞語料切割為訓練集和數據集，對新聞進行分詞、去停用詞、句向量構建后，調用sklearn模塊提供的朴素貝葉斯接口建模，對新聞分類，最終實現的接口為 輸入：新聞字符串 輸出：新聞分類 朴素貝葉 ...

朴素貝葉斯算法簡單高效，在處理分類問題上，是應該首先考慮的方法之一。 1、准備知識 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。 這個定理解決了現實生活里經常遇到的問題：已知某條件概率，如何得到兩個事件交換后的概率，也就是在已知P(A|B)的情況下 ...

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。 朴素貝葉斯分類的正式定義： 設x={}為一個待分類項，而每個a為x的一個特征 ...

朴素貝葉斯 算法優缺點 優點：在數據較少的情況下依然有效，可以處理多類別問題 缺點：對輸入數據的准備方式敏感 適用數據類型：標稱型數據 算法思想： 朴素貝葉斯比如我們想判斷一個郵件是不是垃圾郵件，那么我們知道的是這個郵件中的詞 ...

1、朴素貝葉斯算法介紹 一個待分類項x=（a,b,c...），判斷x屬於y1,y2,y3...類別中的哪一類。 貝葉斯公式： 算法定義如下： （1）、設x={a1, a2, a3, ...}為一個待分類項，而a1, a2, a3...分別為x的特征 （2）、有類別集合C={y1 ...

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 ...

github：代碼實現 本文算法均使用python3實現 1. 朴素貝葉斯是什么   依據《統計學方法》上介紹： 朴素貝葉斯法（Naive Bayes）是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。對於給定的訓練數據集，首先基於特征條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分布 ...

朴素貝葉斯算法要理解一下基礎： 【朴素：特征條件獨立 貝葉斯：基於貝葉斯定理】 1朴素貝葉斯的概念【聯合概率分布、先驗概率、 條件概率**、全概率公式】【條件獨立性假設、】 極大似然估計 2優缺點 【優點： 分類效率穩定；對缺失數據不敏感，算法比較簡單 ...