🎉机器学习笔记之八使用朴素贝叶斯进行文本的分类 📊
发布时间：2025-03-17 10:58:49来源：网易编辑：葛爱苇
在人工智能和机器学习的世界里，文本分类是一项非常重要的任务。它广泛应用于情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等领域。今天，让我们一起探索如何用朴素贝叶斯算法来实现这一目标！📖
朴素贝叶斯是一种基于概率论的简单而强大的分类算法。它的核心思想是通过计算每个类别的先验概率以及给定类别下特征的概率来预测新样本的类别。尽管名字中有“朴素”二字，但它在实际应用中表现得并不逊色。💡
首先，我们需要准备数据集，并对文本进行预处理，包括分词、去除停用词等步骤。接着，利用训练集构建模型，即计算各类别的先验概率和条件概率。最后，当有新的文本输入时，模型会根据这些概率值判断其所属类别。🎯
通过这种方式，我们可以快速有效地完成文本分类任务，为日常生活和工作带来便利。🌟
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