机器学习疯狂入门(2):朴素贝叶斯文本分类

沈逸 2023-01-12 14:43:44

课程名称	适应人群
机器学习疯狂入门(2):朴素贝叶斯文本分类	适合有python语法基础的同学想快速了解机器学习算法

1、本课程主要环境基于python3.6和sklearn。请大家准备好这两个环境的安装。 2、本课程从属于正在录制的《机器学习入门系列》，本篇是第2篇：朴素贝叶斯文本分类。本课程中会涉及到一些数学算法和使用工具。先教大家怎么使用和简单触碰原理。很快后续会有针对这些特定数学基础和工具的精讲课程开设。

3、本课程特别适合web程序员想要入门机器学习的同学

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2***H 2018-05-30

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Python项目案例开发从入门到实战源代码第18章 机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的文本分类.rar

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本文详细介绍了机器学习十大算法之一的朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法。该算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，通过计算给定数据样本下各类别的后验概率进行分类预测。文章从算法概念、贝叶斯公式、核心思想、优缺点、原理及在文本分类中的应用等多个方面进行了深入讲解。朴素贝叶斯算法因其简单易懂、学习效率高等特点，在文本分类、垃圾邮件过滤等领域得到广泛应用。尽管其假设特征独立性可能影响分类准确性，但在实际应用中仍表现出较好的效果。文中还通过葡萄酒品质预测和自习室预测等生动案例，帮助读者理解算法的实际应用场景。

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