第五个算法：多项式朴素贝叶斯模型与垃圾邮件分类程序实例

石默研 2023-01-13 03:10:08

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第五个算法：多项式朴素贝叶斯模型与垃圾邮件分类程序实例	多项式朴素贝叶斯模型公式，计算方法与垃圾邮件分类程序实例

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中文垃圾邮件分类算法，多种分类器如下：1、基于词袋模型的多项式朴素贝叶斯分类器、支持向量机、逻辑回归_Spam-sorting-classification

温习提示：仅适用于学术研究，不得出售，来源于：https://blog.csdn.net/libeinang/article/details/144868559

java实现朴素贝叶斯分类算法

当处理垃圾邮件分类问题时朴素贝叶斯算法是一种经典且常用的方法。朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理特征条件独立性假设，能够高效地处理文本分类问题。以下是一个使用Python实现基于朴素贝斯算法的垃圾邮件分类的示例： 1. 数据准备：首先，需要准备训练数据集和测试数据集。训练数据集包含已标记的垃圾邮件和非垃圾邮件的文样本，通过这些样本进行模型训练。测试数据集用于评估模型的性能。 2. 数据预处理：将文本样本转换为特征向量是朴素贝叶斯算法的关键步骤。可以使用词袋模型或者TF-IDF等方法将文本样本表示为向量。 3. 特征选择：根据问题的具体特点，可以选择保留所有特征或者进行特征选择。常见的特征选择方法有卡方检验、互信息等。 4. 模型训练：使用训练数据集训练朴素贝叶斯分类模型。常见的朴素贝叶斯分类器有多项式朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯和高斯朴素贝叶斯等。 5. 模型评估：使用测试数据集评估模型的性能，常见的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。下面是一个简单的Python实现示例： ```python import numpy as np from

bayes.py为主体代码，利用终端输入python调用程序，代码中包含中文注释。也包含测试集与训练集。

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