ML in Action Note - Day 3 - Naive Bayes

第4章：Naive Bayes Naive Bayes：监督学习。通过计算概率进行分类。 优点：数据量小的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。 缺点：对于输入数据的准备数据比较敏感。 适用于标称型数据。   公式： 如果把w展开为独立特征，就成了，假设每个特征都相互独立，用来计算概率。 P1：计算文本分类概率 # 创建数据集 def loadDataSet(): postingList=[

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