sklearn+python:朴素贝叶斯及文本分类

朴素贝叶斯 贝叶斯定理用来计算条件几率，即：web 而后进行一种朴素(naive)的假设-每对特征之间都相互独立:算法 在给定的输入中 P(x_1, \dots, x_n) 是一个常量，咱们使用下面的分类规则:数据库 可使用最大后验几率(Maximum A Posteriori, MAP) 来估计 P(y) 和 P(x_i | y) ; 前者是训练集中类别 y 的相对频率。windows 各类各样

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