机器学习算法【7】--朴素贝叶斯实战

前言：之前在朴素贝叶斯算法这篇文章中，对朴素贝叶斯分类算法的原理做了一个总结。这里我们就从实战的角度来看朴素贝叶斯类库。重点讲述朴素贝叶斯类库的使用要点和参数选择。

这里的实战是利用朴素贝叶斯来进行垃圾邮件的分类

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 实战部分：

from numpy import *
import codecs,re
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

#创建一个包含在所有文档中出现的不重复词的列表
def createVocabList(dadaSet):
    vocabset = set([])
    for document in dadaSet:
        vocabset = vocabset | set(document)
    return list(vocabset)

def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
    returnVec = [0]*len(vocabList)
    for word in inputSet:
        if word in vocabList:
            returnVec[vocabList.index(word)]=1
        else:
            print("the word:%s is not in my Vocabulary"%word)
    return returnVec

def bagOfWords2VecMN(v