樸素貝葉斯分類器-文檔分類

樸素貝葉斯理論概述 條件概率 用樸素貝葉斯進行文檔分類 文本分類代碼 文檔詞袋模型 實例：樸素貝葉斯過濾垃圾郵件 樸素貝葉斯理論概述 樸素貝葉斯(navie bayes)是貝葉斯決策理論的一部分,只考慮最簡單的假設，用 Python 將文本切分爲詞向量，然後利用詞向量對文檔分類。 優點:在數據較少的情況下仍然有效,可以處理多類別問題。 缺點:對於輸入數據的準備方式較爲敏感。 適用數據類型:標稱型數

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