《机器学习》算法实例-朴素贝叶斯算法-屏蔽社区留言板的侮辱言论

上传者: 41831593 | 上传时间: 2021-12-15 17:10:29 | 文件大小: 2.94MB | 文件类型: RAR
《机器学习》算法实例-朴素贝叶斯算法-屏蔽社区留言板的侮辱言论 构建一个快速过滤器来屏蔽在线社区留言板上的侮辱性言论。如果某条留言使用了负面或者侮辱性的语言,那么就将该留言标识为内容不当。对此问题建立两个类别: 侮辱类和非侮辱类,使用 1 和 0 分别表示。 提取所有文档中的词条并进行去重 获取文档的所有类别 计算每个类别中的文档数目 对每篇训练文档: 对每个类别: 如果词条出现在文档中-->增加该词条的计数值(for循环或者矩阵相加) 增加所有词条的计数值(此类别下词条总数) 对每个类别: 对每个词条: 将该词条的数目除以总词条数目得到的条件概率(P(词条|类别)) 返回该文档属于每个类别的条件概率(P(类别|文档的所有词条))

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