机器学习实战之朴素贝叶斯（二）文本分类

分类学习实战

朴素贝叶斯（二）文本分类朴素贝叶斯的一般流程用python进行文本分类准备数据：从文本中构建词向量训练算法：从词向量计算概率测试算法：朴素贝叶斯分类函数文档词袋模型朴素贝叶斯的一般流程（1）收集数据：任何方法（2）准备数据：数值型、布尔型（3）分析数据：特征多，用直方图效果好（4）训练算法：计算不同的独立特征的多条件概率（5）测试算法：计算错误率（6）使用算法：一般应用于文档分类，也可以在任意分类场景用python进行文本分类以在线社区留言板为例，构建快速过滤器，判断是否是侮辱性言论。用1和0分别表示。准备数据：从文本中构建词向量 #创建一些实验样本 def loadDat

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