樸素貝葉斯模型

本文是以《Python機器學習及實踐 從零開始通往kaggle競賽之路》爲參考書籍進行的實踐 1 樸素貝葉斯模型     構造基礎是貝葉斯理論，單獨考量每一維度特徵被分類的條概率，進而綜合這些所概率對其所在的特徵向量做出分類預測。其主要應用於文本分類。 2 實驗代碼及結果截圖 #coding:utf-8 #從sklearn.datasets中導入新聞數據抓取器fetch_20newsgroups

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