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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...