朴素贝叶斯模型

本文是以《Python机器学习及实践 从零开始通往kaggle竞赛之路》为参考书籍进行的实践 1 朴素贝叶斯模型     构造基础是贝叶斯理论，单独考量每一维度特征被分类的条概率，进而综合这些所概率对其所在的特征向量做出分类预测。其主要应用于文本分类。 2 实验代码及结果截图 #coding:utf-8 #从sklearn.datasets中导入新闻数据抓取器fetch_20newsgroups

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