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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 ...

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 ...

條件概率 •設A，B為任意兩個事件，若P(A)>0，我們稱在已知事件A發生的條件下，事件B發生的概率為條件概率，記為P(B|A)，並定義 乘法公式 •如果P(A)>0 ...

朴素貝葉斯模型 朴素貝葉斯的應用 朴素貝葉斯模型是文本領域永恆的經典，廣泛應用在各類文本分析的任務上。只要遇到了文本分類問題，第一個需要想到的方法就是朴素貝葉斯，它在文本分類任務上是一個非常靠譜的基准(baseline)。 比如對於垃圾郵件的分類，朴素貝葉斯 ...

輸入數據說明數據:天氣情況和每天是否踢足球的記錄表 日期 踢足球 天氣 溫度 濕度 風速 1號 否(0 ...

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 ...