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朴素贝叶斯实现文档分类 朴素贝叶斯实现文档分类 网上与朴素贝叶斯相关的内容很多，本文仅作为作业的记录博客，重点记录在实现作业过程中遇到的问题和解决方法。 作业要求： 实验数据在bayes_datasets文件夹中。其中，  train为训练数据集，包含hotel和travel两个中文文本集，文本为txt格式。hotel文本集中全部都是介绍酒店信息的文档，travel文本集中全部都是介绍景点信息的文档；  Bayes... 阅读详情

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朴素贝叶斯分类实战：对文档进行分类 朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。其中情感分析和垃圾邮件识别都是通过文本来进行判断。所以朴素贝叶斯也常用于自然语言处理 NLP 的工具。 sklearn 机器学习包 sklearn 的全称叫 Scikit-learn，它给我们提供了 3 个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB）和伯努利朴素贝叶斯（... 阅读详情

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-文本分类

目录 第11章 文本分类 11.1 文本分类的概念 11.2 文本分类语料库 11.3 文本分类的特征提取 11.4 朴素贝叶斯分类器 11.5 支持向量机分类器 11.6 标准化评测 11.7 情感分析 11.8 总结 第11章 文本分类 上一章我们学习了文本聚类，体验了无须标注语料库的便利性。然而无监督学习总归无法按照我们的意志预测出文挡的类别，限制了文本聚类的应用场景。有许多场景需要将文档分门别类地归入具体的类别中，比如垃圾邮件过滤和社交媒体的自动标签推荐。在这一章中，我..

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