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小編給大家分享一下python怎么實現基于樸素貝葉斯的垃圾分類算法，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！一、模型方
本文用的是sciki-learn庫的iris數據集進行測試。用的模型也是最簡單的，就是用貝葉斯定理P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B)，計算每個類別在樣本中概率（代碼中是pLabel變量
本代碼實現了樸素貝葉斯分類器（假設了條件獨立的版本），常用于垃圾郵件分類，進行了拉普拉斯平滑。 關于樸素貝葉斯算法原理可以參考博客中原理部分的博文。 #!/usr/bin/python # -*-
樸素貝葉斯分類器是基于貝葉斯理論中屬性獨立假設而創造的一種算法。算法思路簡單：只要是哪個類的后驗概率大待測樣本即為該類別。所謂后驗概率就是在給定條件發生的情況下，該樣本被判定為某個類別的概
機器學習實戰中，樸素貝葉斯那一章節只實現了二分類，網上大多數博客也只是照搬書上的源碼，沒有弄懂實現的根本。在此梳理了一遍樸素貝葉斯的原理，實現了5分類的例子，也是自己的一點心得，交流一下。 fr
