实现朴素贝叶斯算法

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本文详细介绍了如何使用Python实现朴素贝叶斯算法,包括初始化、训练、分类预测及概率计算方法。通过示例代码展示如何应用朴素贝叶斯进行训练和预测,适用于文本分类等任务。

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实现朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类算法,常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。本文将详细介绍如何使用Python实现朴素贝叶斯算法,并提供相应的源代码。

首先,我们需要导入所需的库和模块。在Python中,可以使用numpy库进行数值计算,使用collections库中的defaultdict类来方便地创建字典。

import numpy as np
from collections import defaultdict

接下来,我们定义一个NaiveBayes类来实现朴素贝叶斯算法。该类包含以下几个方法:

  1. __init__(): 初始化朴素贝叶斯分类器,设置类别和特征的计数器。
  2. train(): 训练朴素贝叶斯分类器,计算类别和特征的概率。
  3. predict(): 对新样本进行分类预测。
  4. calculate_class_prob()
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