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机器学习疯狂入门(2):朴素贝叶斯文本分类
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套路学习:sklearn实现最简单朴素贝叶斯文本分类(多项式模型)
沈逸
2023-01-12 14:43:44
课时名称
课时知识点
套路学习:sklearn实现最简单朴素贝叶斯文本分类(多项式模型)
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疯狂入门(2):
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1、本课程主要环境基于python3.6和
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。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
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入门系列》，本篇是第2篇：
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1 问题背景我们有一堆新闻文本数据，包含“新闻类别”、“新闻内容”两列，希望建立一个
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朴素贝叶斯
和逻辑回归效果如何以及它们两个究竟谁更厉害。操作环境：jupyter notebook + python3预备知识：中文分词、tf-idf、
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模型
。 生成
模型
与判别
模型
朴素贝叶斯
方法实际上
学习
到的是生成数据的机制。 1、关于生成
模型
和判别
模型
，我一开始也很迷糊，后来我发现只要记住一点：生成
模型
首先是概率
模型
，要计算后验概率，但不是直接计算后验概率，得先通过计算联合概率，然后比较联合概率的大小，间接比较（得到）后验概率的大小。 2、判别
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则直接对条件概率建模，有点判别
模型
不是概率
模型
...
【初中生讲机器
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】9. 我是怎么用
朴素贝叶斯
实现
垃圾邮件分类的？真的超全！
【初中生讲机器
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】用
朴素贝叶斯
算法带你
实现
垃圾邮件分类！保证学会！
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