机器学习：伯努利朴素贝叶斯分类器（原理+python实现）

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伯努利朴素贝叶斯分类器主要用于文本分类，下面我们以一个具体的例子，来讲述下伯努利朴素贝叶斯的原理和实现逻辑。具体例子：已知我们有八个句子以及每个句子对应的类别，即中性或侮辱性。那么再给出一个句子，我们来判断该句子是中性还是侮辱性，即计算该句子是中性的概率大还是侮辱性的概率大，概率大的类别即为我们判断的类别。首先要把句子进行处理，即把句子分解成拥有多个单词的单词组，句子对应的单词组以及类别如下所示： def loadDataSet(): postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please']

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