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垃圾邮件分类 朴素贝叶斯的介绍： 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯（NaiveBayes）分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法...
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、贝叶斯 二、朴素贝叶斯 三、代码 四、小小自我判别 总结 前言 垃圾邮件是否一直困扰着你，贝叶斯公式，给予你求得这...
一.基于贝叶斯决策理论的分类方法 朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。对于大多数的分类算法，在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。
一、概述 版本：python:2.7.15 第三方库：scikitlearn 数据样本：<https://gitee.com/chenfenli/document/blob/master/learni...
数据集：本次实验中，所采用的数据集为EnronEmailDataset。该数据集已经对正常邮件和垃圾邮件进行了分类。下载保存到本文件目录中。 代码实现过程： 1.导包 2.读入数据：读入了所有邮件内容...
1、数据集 垃圾邮件识别使用的数据集为EnronSpam数据集，该数据集是目前在电子邮件相关研究中使用最多的公开数据集，其邮件数据是安然公司（EnronCorporation,原是世界上最大的综合性天...
收到一封邮件，假定它是正常邮件和垃圾邮件的概率各是50%， P（正常）=P（垃圾）=50% P垃圾发票=P发票垃圾⋅P垃圾/P发票 根据全概率公式： P发票=P发票垃圾⋅P垃圾+P发票正常⋅P正常 P...
现代社会飞速发展，越来越多的垃圾邮件充斥着我们的邮箱，所以我们通过多个词来判断是否为垃圾邮件，但这个概率难以估计，通过贝叶斯公式，可以转化为求垃圾邮件中这些词出现的概率。
一：朴素贝叶斯算法概述 1：朴素贝叶斯（NaïveBayes,NB）算法，是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素：特征条件独立；贝叶斯：基于贝叶斯定理。属于监督学习的生成模型，实现简单...
