本代码实现了朴素贝叶斯分类器（假设了条件独立的版本），常用于垃圾邮件分类，进行了拉普拉斯平滑。 关于朴素贝叶斯算法原理可以参考博客中原理部分的博文。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from math import log from numpy import* import operator import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from os import listdir def loadDataSet(): postingList=[['my', 'dog', 'has'

练习使用 Python 语言，请对“西瓜数据集2.0"中的数据进行分析，使用朴素贝叶斯方法学习西瓜数据后验条件概率分布，并对如下瓜的类型做出判断（乌黑，蜷缩，浊响，稍糊，平坦，硬滑）将 Python 运行结论截图上传到本题

使用Python实现朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件分类 一、实验任务内容 1、分解各类先验样本数据中的特征 2、计算各类数据中，各特征的条件概率 3、分解待分类数据中的特征 4、计算各特征的各条件概率的乘积 5、结果中的最大值就是该样本所属的类别 二、实验步骤及结果 1、得到数据集和标签集，返回列表参数，返回单词转换为向量之后的列表。 2、通过训练得到贝叶斯分类模型 3、用朴素贝叶斯文本分类器对两个测试样本进行分类，利用正则函数进行解析 4、导入垃圾邮件和非垃圾邮件各25个并解析；构建训练集和测试集，利用贝叶斯分类模型来预测测试集，输出贝叶斯预测的准确率 5、输出测试10次的平均值 6、输出去重的单词列表和贝叶斯分类模型测试的准确率，测试10次的准确率的平均值。 三、实验心得 朴素贝叶斯确实是很好的预测分类的算法，但是这个算法还是有点过分的依赖训练集了，一些基本的概率计算还是根据训练集的结果得来的（比如40个训练集，10个测试集，它输出的准确率是0.5），预测的结果很大程度上取决于训练集的好坏，一旦训练集数据趋势有误会对结果造成严重的影响。

采用朴素贝叶斯算法对邮件进行文本分类，过滤垃圾邮件

机器学习之朴素贝叶斯分类+拉普拉斯平滑 资源内容：西瓜数据集3.0+朴素贝叶斯分类（python手写） 代码可直接运行 输入数据为DataFrame类型，比较好理解。

简介 朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯公式的概率分类器，是建立在独立性假设基础上的。 　 贝叶斯公式可以把求解后验概率的问题转化为求解先验概率的问题，一般情况下后验概率问题 难以求解。例如；一封邮件是垃圾邮件的概率。通过贝叶斯公式可以把这个难解的问题转化为；计算垃圾邮件们各种特征出现的概率以及垃圾邮件出现的概率。因此朴素贝叶斯可以通过对已经掌握的“经验”(数据)的学习来预测一个很有价值的分类结果。 引入独立性假设 分类器最终的输出；选择最大概率的分类作为预测结果。 Python实现 导入所需包 import numpy as np import pandas as pd import

朴素贝叶斯(naive Bayes)是基于贝叶斯定理和条件独立假设的分类方法。该方法是生成方法，即通过数据学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对于给定的输入x，求出后验概率最大的输出y。 1.模型 联合概率分布：P(X,Y) 先验概率(边缘概率)分布： 条件概率分布： 三者关系：条件概率分布=联合概率分布/先验概率。 条件概率分布有指数级数量参数，通过条件独立假设(用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的)，将朴素贝叶斯法变得简单，但会牺牲一定的分类准确率。 条件独立性假设得到： 2.策略 贝叶斯公式： 朴素贝叶斯法分类时，对给定的输入x，通过学习计算后验概率分布，将后验

为什么“朴素” 原因 因为它假定所有的特征在数据集中的作用是同样重要和独立的，正如我们所知，这个假设在现实世界中是很不真实的，因此，说是很“朴素的”。

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