朴素貝葉斯-垃圾郵件分類實現
1. 前言 《朴素貝葉斯算法（Naive Bayes）》，介紹了朴素貝葉斯原理。本文介紹的是朴素貝葉斯的基礎實現，用來垃圾郵件分類。 2. 朴素貝葉斯基礎實現 朴素貝葉斯 (naive Bayes) 法是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類的方法。對於給定的訓練數據集，首先基於特征條件獨立 ...
原文：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 . 數據准備：收集數據與讀取 . 數據預處理：處理數據 . 訓練集與測試集：將先驗數據按一定比例進行拆分。 . 提取數據特征，將文本解析為詞向量 。 . 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 ，后得到各類下詞匯出現概率的向量 。 . 測試模型：用測試數據集評估模型預測的正確率。 混淆矩陣，准確率 精確率 召回率 F值 ...
2018-12-06 10:27 0 695 推薦指數：
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