機器學習算法實踐：樸素貝葉斯 (Naive Bayes)

前言 上一篇《機器學習算法實踐：決策樹 (Decision Tree)》總結了決策樹的實現，本文中我將一步步實現一個樸素貝葉斯分類器，並採用SMS垃圾短信語料庫中的數據進行模型訓練，對垃圾短信進行過濾，在最後對分類的錯誤率進行了計算。 正文 與決策樹分類和k近鄰分類算法不同，貝葉斯分類主要藉助概率論的知識來通過比較提供的數據屬於每個類型的條件概率, 將他們分別計算出來然後預測具有最大條件概率的那個

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