10、深入理解朴素贝叶斯算法及其应用

深入理解朴素贝叶斯算法及其应用

1. 文本向量与词嵌入技术

在处理文本数据时，我们常常需要将文本转换为向量形式，以便机器学习算法能够处理。例如，可以将 Doc2Vec 向量添加到数据框中：

df['doc2vec'] = df['Comment'].apply(lambda x:model_d2v.infer_vector(x.split()))

此外，GloVe（Global Vectors for Word Representation）是另一种词嵌入技术，它能够捕捉词与词之间的语义关系。

2. 朴素贝叶斯算法概述

2.1 历史背景

“朴素贝叶斯”这个名称源于贝叶斯定理的应用，并且假设所有特征在给定输出类别的条件下是相互独立的。18 世纪的统计学家和神学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）通过提出贝叶斯定理，为该算法奠定了基础。贝叶斯定理描述了基于先验知识来计算事件发生的概率。

2.2 应用场景

朴素贝叶斯是一种简单而强大的算法，广泛应用于以下场景：
- 垃圾邮件过滤 ：根据某些词语的出现情况，将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
- 情感分析 ：从评论中理解用户的情感，通常将其分类为积极、消极或中性。
- 文档分类 ：根据文档的内容，确定其所属的类别。
- 推荐系统 ：根据用户的历史行为