【機器學習實驗】使用樸素貝葉斯進行文本的分類

引言 樸素貝葉斯由貝葉斯定理延伸而來的簡單而強大的機率模型，它根據每一個特徵的機率肯定一個對象屬於某一類別的機率。該方法基於一個假設，全部特徵須要相互獨立，即任一特徵的值和其餘特徵的值沒有關聯關係。 雖然這種條件獨立的假設在許多應用領域未必能很好知足，甚至是不成立的。但這種簡化的貝葉斯分類器在許多實際應用中仍是獲得了較好的分類精度。訓練模型的過程能夠看做是對相關條件機率的計算，它能夠用統計對應某一

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