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：朴素貝葉斯-垃圾郵件分類實現
. 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。 . 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假設學習輸入 輸出的聯合概率分布 然后基於此模型，對於給定的輸入 x ，利用貝葉斯定理求出后驗概率最大的輸出 y ，完 ...
2019-01-27 16:31 1 4548 推薦指數：
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