朴素貝葉斯（Naive Bayesian）是一種基於貝葉斯定理和特征條件獨立假設的分類方法，它是基於概率論的一種有監督學習方法，被廣泛應用於自然語言處理，並在機器學習領域中占據了非常重要的地位。在之前做過的一個項目中，就用到了朴素貝葉斯分類器，將它應用於情感詞的分析處理，並取得了不錯的效果，本文 ...

這篇文章做了什么 　　朴素貝葉斯算法是機器學習中非常重要的分類算法，用途十分廣泛，如垃圾郵件處理等。而情感分析(Sentiment Analysis)是自然語言處理(Natural Language Progressing)中的重要問題，用以對文本進行正負面的判斷,以及情感度評分和意見挖掘。本文 ...

朴素貝葉斯和情感分類 分類問題在人類和機器智能中廣泛應用：郵件分類、作業打分等。這篇博客介紹了朴素貝葉斯方法及其在文本分類方面的應用。其中文本分類的例子采用情感分析，就是從文本中進行情感抽取，並判斷作者對特定事物的態度是積極還是消極，例如影評和書評的分析。情感分析中最簡單的任務是二分類任務，文字 ...

朴素貝葉斯算法 👉 naive_bayes.MultinomialNB 朴素貝葉斯算法,主要用於分類. 例如:需要對垃圾郵件進行分類 分類思想 , 如何分類 , 分類的評判標准??? 預測文章的類別概率, 預測某個樣本屬於 N個目標分類的相應概率,找出最大 ...

基於朴素貝葉斯的文本分類算法 摘要：常用的文本分類方法有支持向量機、K-近鄰算法和朴素貝葉斯。其中朴素貝葉斯具有容易實現，運行速度快的特點，被廣泛使用。本文詳細介紹了朴素貝葉斯的基本原理，討論多項式模型（MM），實現了可運行的代碼，並進行了一些數據測試。 關鍵字：朴素貝葉斯；文本 ...

概念： 　　貝葉斯定理：貝葉斯理論是以18世紀的一位神學家托馬斯.貝葉斯(Thomas Bayes)命名。通常，事件A在事件B（發生）的條件下的概率，與事件B在事件A（發生）的條件下的概率是不一樣的；然而，這兩者是有確定的關系的，貝葉斯定理就是這種關系的陳述 　　朴素貝葉斯：朴素貝葉斯 ...

朴素貝葉斯算法簡單高效，在處理分類問題上，是應該首先考慮的方法之一。 1、准備知識 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。 這個定理解決了現實生活里經常遇到的問題：已知某條件概率，如何得到兩個事件交換后的概率，也就是在已知P(A|B)的情況下 ...

1. 前言 說到朴素貝葉斯算法，首先牽扯到的一個概念是判別式和生成式。 判別式：就是直接學習出特征輸出\(Y\)和特征\(X\)之間的關系，如決策函數\(Y=f(X)\),或者從概率論的角度，求出條件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有決策樹、KNN、邏輯回歸、支持向量機、隨機條件場 ...