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朴素贝叶斯分类算法原理与Python实现与使用方法

文章来源:admin    时间:2020-05-30

  

  您的职位:首页剧本专栏python→ 朴质贝叶斯分类算法道理与Python达成方式

  更新时候:2018年06月26日 09:47:38 转载作家:ahu-lichang

  这篇作品首要先容了朴质贝叶斯分类算法道理与Python达成与应用方式,联结简直实例情势领会了朴质贝叶斯分类算法的观念、道理、达成流程与合联操作手段,必要的好友能够参考下

  本文实例讲述了朴质贝叶斯分类算法道理与Python达成与应用方式。分享给众人供众人参考,简直如下:

  假若一个事物正在少少属性条款产生的状况下,事物属于A的概率属于B的概率,则决断事物属于A

  平常来说比方,你正在街上看到一个黑人,我让你猜这哥们哪里来的,你十有八九猜非洲。为什么呢?

  ②、玄色人种吵嘴洲人的概率最高条款概率:玄色条款下吵嘴洲人的概率

  再扩展一下,倘使正在街上看到一个黑人讲英语,那咱们是如何去判定他来自于哪里?

  (比方:特性1显示的状况下,属于A类的概率p(A特性1),属于B类的概率p(B特性1),属于C类的概率p(C特性1)......)

  ③、理解待分类数据中的特性(特性1、特性2、特性3、特性4......)

  (即分词,比方“衣服”“质地太差”“差”“不纯”“帅”“美丽”,“赞”……)

  (比方 p(“衣服”差评)、p(“衣服”好评)、p(“差”好评) 、p(“差”差评)……)

  由于分母都相通,因此只用对照分子即可---P(单词1,单词2,单词3 好评) P(好评)

  P(单词1 好评) = 单词1正在样本好评中显示的总次数/样本好评句子中总的单词数

  由于分母都相通,因此只用对照分子即可---P(单词1,单词2,单词3 差评) P(差评)

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  Python cookbook(数据组织与算法)同时对数据做转换和换算照料操作

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