朴素貝葉斯_垃圾郵件的識別過濾
待處理的數據為放在兩個文件夾中的各25個txt文本，文本信息為電子郵件內容，文件夾spam中的25個郵件都是正常郵件；ham中的25個郵件是垃圾郵件； 利用朴素貝葉斯算法，訓練分類器，采取交叉驗證的方式，結果證明，分類器能夠很好的識別垃圾郵件； 代碼主要參考【機器學習實戰 ...
原文：高斯朴素貝葉斯（Gaussian Naive Bayes）原理與實現——垃圾郵件識別實戰
朴素貝葉斯 Naive Bayes ： 根據貝葉斯定理和朴素假設提出的朴素貝葉斯模型。 貝葉斯定理： 朴素假設 特征條件獨立性假設 ： 代入可知朴素貝葉斯模型計算公式： 因為朴素貝葉斯是用來分類任務，因此： 化簡可知： 朴素貝葉斯模型除了上式所描述的以外，有三種常用的模型： 高斯朴素貝葉斯 多項式朴素貝葉斯 伯努利朴素貝葉斯 本篇主要是實現高斯朴素貝葉斯，因為它是最常用的一種模型。 高斯朴素貝葉 ...
2020-10-07 16:40 0 3685 推薦指數：
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