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利用朴素贝叶斯模型识别垃圾邮件
在学习,工作,生活中,我们经常会遇到各种分类问题。让你猜测一个身高2.16的人的职业,你一般会猜测他是篮球运动员。收到一条含有“中奖”词语的短信,会怀疑是一条垃圾短信。新闻编辑,收到一封含有“马云”词语的稿子,会倾向于将这个新闻放在科技板块,而不是财经,娱乐,体育板块。去找一家餐馆吃饭,我们倾向于找人多的一家。贝叶斯将生活中的概率问题,用数学方式表示了出来。下面,让我们看看朴素贝叶斯模型如何识别垃圾...
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python数据分析与挖掘学习笔记(4)-垃圾邮件自动识别
这是第四节的内容,主要为垃圾邮件自动识别与分类算法。 简单来说,对于垃圾邮件的预测实际上就是一个分类问题,要实现垃圾邮件的预测,我们可以对垃圾邮件进行特征提取,然后进行分类实现。 具体来说: 1. 对邮件进行切词 2. 构造词典 3. 转为稀疏向量 4. 实现贝叶斯算法 5. 通过贝叶斯算法训练数据 6. 通过贝叶斯算法测试数据 贝叶斯算法的原理就是,对于已知类别,通过特征计算该
【机器学习实战二:朴素贝叶斯算法之过滤垃圾邮件】
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