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朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类方法,广泛应用于文本分类领域,如垃圾邮件检测、情感分析等。其核心假设是特征之间的独立性,即假设在给定类别下,所有特征相互独立。尽管这一假设在实际应用中并非总是成立,但朴素贝叶斯算法依然能够取得良好的分类效果。
朴素贝叶斯算法的流程通常包括以下几个关键步骤:
1. 数据准备:收集并准备训练数据,为后续模型训练提供基础支持。
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