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 ...

://www.cnblogs.com/hellcat/p/7195843.html 朴素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類算 ...

目錄 朴素貝葉斯(垃圾郵件分類) 郵箱訓練集下載地址 模塊導入 文本預處理 遍歷郵件 訓練模型 測試模型 朴素貝葉斯(垃圾郵件分類) 郵箱訓練集下載地址 郵箱訓練集可以加我微信 ...

秒懂機器學習---朴素貝葉斯進行垃圾郵件分類實戰 一、總結 一句話總結： 沒必要一次學很多個算法，不然，其實真的一個也不懂，要一個一個搞懂了再往下學 如何講解這個問題：實例+人話：朴素貝葉斯（ P(結果|關鍵詞1,關鍵詞2...) = P(關鍵詞1,關鍵詞2...|結果)*P(結果)/P ...

1. 讀郵件數據集文件，提取郵件本身與標簽。 列表 numpy數組 運行結果如下： 2.郵件預處理 郵件分句 名子分詞 去掉過短的單詞 詞性還原 連接成字符串 傳統方法來實現 ...

貝葉斯的數學基礎和理論就不寫了，很基礎，網上博客也一大堆。這里只寫實現的具體過程 （代碼復制可以直接使用，沒有缺少，里面會有一些測試性的語句） 總的來說實現的過程分成四個步驟 第一部分：一些基礎函數的實現 loadDataSet()函數創建了一些實驗樣本，這個是我們自己寫的，用來對代碼編寫 ...

貝葉斯里面的參數原理 最大似然： 即最符合觀測數據的最有優勢，即p(D|h)最大 奧卡姆剃刀：即越常見的越有可能發生，即p(h) 表示的是先驗概率 最大似然： 當我們投擲一枚硬幣，觀測到的是正面，那么我們猜測投擲正面的概率為1，即最大似然值的概率是最大的 奧卡姆剃刀： 如果平面上有N ...

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 ...