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机器学习:朴素贝叶斯算法
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-16

本文共 205 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

1. 朴素贝叶斯算法的基本原理

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。

2. 算法步骤

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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