《機器學習實戰》學習筆記：基於樸素貝葉斯的垃圾郵件過濾

機率是許多機器學習算法的基礎，在前面生成決策樹的過程當中使用了一小部分關於機率的知識，即統計特徵在數據集中取某個特定值的次數，而後除以數據集的實例總數，獲得特徵取該值的機率。python 以前的基礎實驗中簡單實現了樸素貝葉斯分類器，並正確執行了文本分類，這一節將貝葉斯運用到實際場景，垃圾郵件過濾這一實際應用。web 實例：使用樸素貝葉斯過濾垃圾郵件正則表達式 在上一節：http://blog.cs

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