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【机器学习笔记之八】使用朴素贝叶斯进行文本的分类

使用朴素贝叶斯进行文本的分类 引言 朴素贝叶斯由贝叶斯定理延伸而来的简单而强大的概率模型,它根据每个特征的概率确定一个对象属于某一类别的概率。该方法基于一个假设,所有特征需要相互独立,即任一特征的值和其他特征的值没有关联关系。 虽然这种条件独立的假设在许多应用领域未必能很好满足,甚至是不成立的。但这种简化的贝叶斯分类器在许多实际应用中还是得到了较好的分类精度。训练模型的过程可以看作是对相关条件概率的计算,它可以用统计对应某一类别的特征的频率来估计。 朴素贝叶斯最成功的一个应用是自然语言处理领域,自然语言处理

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