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    译文:朴素贝叶斯算法简介(Python和R中的代码)

    朴素贝叶斯是一种用于分类问题的机器学习算法。它是基于贝叶斯概率定理的。主要用于涉及高维训练数据集的文本分类。几个相关的例子有:垃圾邮件过滤、情感分析和新闻文章分类。 它不仅因其简单而著称,而且因其有效性而闻名。它能快速构建模型和使用朴素贝叶斯算法进行预测。朴素贝叶斯是用于解决文本分类问题的第一个算法。因此,应该把这个算法学透彻。 朴素贝叶斯算法是一种用于分类问题的简单机器学习算法。那么什么是分类问题?分类问题是监督学习问题的示例。它有助于从一组类别中识别新观察的类别(子群体)。该类别是基于包含其类别成

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