朴素貝葉斯分類器
朴素貝葉斯分類器是一種與線性模型非常相類似的一種分類器。 它的訓練速度比線性模型更快，但是泛化能力要強。 主要思想：通過獨立查看每個特征來學習參數，並從每個特征中收集簡單的類別統計數據 scikit-learn實現了三種朴素貝葉斯分類器：1、GaussianNB分類器（高斯 ...
原文：朴素貝葉斯分類器詳解及中文文本輿情分析（附代碼實踐）
本文主要講述朴素貝葉斯分類算法並實現中文數據集的輿情分析案例，希望這篇文章對大家有所幫助，提供些思路。內容包括： .朴素貝葉斯數學原理知識 .naive bayes用法及簡單案例 .中文文本數據集預處理 .朴素貝葉斯中文文本輿情分析 本篇文章為基礎性文章，希望對你有所幫助，如果文章中存在錯誤或不足之處，還請海涵。同時，推薦大家閱讀我以前的文章了解基礎知識。 一. 朴素貝葉斯數學原理知識 該基礎知識 ...
2018-10-22 16:16 0 1657 推薦指數：
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貝葉斯分類器詳解
本文出處主要來源於 https://blog.csdn.net/Hearthougan/article/details/75174210，感謝該博主的博客。 貝葉斯分類器的前提條件是全概率公式以及條件概率公式：、 1：條件概率公式 舉個例子，比如讓你背對着一個人，讓你猜猜背后這個人是女孩 ...