“朴素贝叶斯“是一种常见的分类算法，广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。通过学习样本数据中特征与类别之间关系的概率模型，实现对未知数据的分类预测。...

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于 2023-03-25 03:20:26 发布

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文章标签：分类学习机器学习 Python

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本文介绍了朴素贝叶斯算法的基本原理、Python实现及在文本分类、情感分析和图像识别中的应用，强调了其在分类任务中的有效性。

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"朴素贝叶斯"是一种常见的分类算法，广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。通过学习样本数据中特征与类别之间关系的概率模型，实现对未知数据的分类预测。本篇文章将讲解朴素贝叶斯算法的原理、实现以及应用。

1. 朴素贝叶斯算法原理

朴素贝叶斯算法采用贝叶斯定理，计算出后验概率，从而判断新数据属于哪一类别。具体来说，假设有 $n$ 个特征 $x_1,x_2,...,x_n)$

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