朴素贝叶斯处理流程

2016-05-14 21:16:48   36  举报

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朴素贝叶斯处理流程主要包括以下几个步骤：首先，收集数据并对每个特征进行概率统计；然后，基于贝叶斯定理计算给定特征值下各类别的概率；接着，选择具有最高概率的类别作为预测结果；最后，通过不断迭代和优化模型参数以提高分类准确性。朴素贝叶斯算法简单易懂、效率高，适用于大量文本数据的分类任务。

作者其他创作

大纲/内容

对每个类别计算P( X|yi)P( yi)

对每个类别计算P( yi)

结束

手工标记获取训练样本

第一阶段：准备阶段

对每个特征属性计算所有划分的条件概率

确定特征属性

第二阶段：分类器训练阶段

开始

第三阶段：应用阶段

以P( X|yi)P( yi)最大项作为X所属类别

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