本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:
朴素贝叶斯算法优缺点
优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题
缺点:对输入数据的准备方式敏感
适用数据类型:标称型数据
算法思想:
比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件,那么我们知道的是这个邮件中的词的分布,那么我们还要知道:垃圾邮件中某些词的出现是多少,就可以利用贝叶斯定理得到。
朴素贝叶斯分类器中的一个假设是:每个特征同等重要
函数
loadDataSet()
创建数据集,这里的数据集是已经拆分好的单词组成的句子,表示的是某论坛的用户评论,标签1表示这个是骂人的
createVoca
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