機器學習實戰1：朴素貝葉斯模型:文本分類+垃圾郵件分類
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 ...
原文：機器學習基礎——帶你實戰朴素貝葉斯模型文本分類
本文始發於個人公眾號：TechFlow 上一篇文章當中我們介紹了朴素貝葉斯模型的基本原理。 朴素貝葉斯的核心本質是假設樣本當中的變量服從某個分布，從而利用條件概率計算出樣本屬於某個類別的概率。一般來說一個樣本往往會含有許多特征，這些特征之間很有可能是有相關性的。為了簡化模型，朴素貝葉斯模型假設這些變量是獨立的。這樣我們就可以很簡單地計算出樣本的概率。 想要回顧其中細節的同學，可以點擊鏈接回到之前的 ...
2020-01-22 08:38 0 232 推薦指數：
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