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小编给大家分享一下python怎么实现基于朴素贝叶斯的垃圾分类算法，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！一、模型方
本文用的是sciki-learn库的iris数据集进行测试。用的模型也是最简单的，就是用贝叶斯定理P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B)，计算每个类别在样本中概率（代码中是pLabel变量
本代码实现了朴素贝叶斯分类器（假设了条件独立的版本），常用于垃圾邮件分类，进行了拉普拉斯平滑。 关于朴素贝叶斯算法原理可以参考博客中原理部分的博文。 #!/usr/bin/python # -*-
朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯理论中属性独立假设而创造的一种算法。算法思路简单：只要是哪个类的后验概率大待测样本即为该类别。所谓后验概率就是在给定条件发生的情况下，该样本被判定为某个类别的概
机器学习实战中，朴素贝叶斯那一章节只实现了二分类，网上大多数博客也只是照搬书上的源码，没有弄懂实现的根本。在此梳理了一遍朴素贝叶斯的原理，实现了5分类的例子，也是自己的一点心得，交流一下。 fr
