朴素贝叶斯代码实现python

朴素贝叶斯代码实现python

P(B)称为"先验概率",即在A事件发生之前,对B事件概率的一个判断。 P(B|A)称为"后验概率",即在A事件发生之后,对B事件概率的重新评估。 P(A|B)/P(A)称为"可能性函数",这是一个调整因子,使得预估概率更接近真实概率。 后验概率=先验概率*调整因子 条件概率 ...

详解基于朴素贝叶斯的情感分析及 Python 实现

相对于「 基于词典的分析 」,「 基于机器学习 」的就不需要大量标注的词典,但是需要大量标记的数据,比如: 还是下面这句话,如果它的标签是: 服务质量 - 中 (共有三个级别,好、中、差) ╮(╯-╰)╭,其是机器学习,通过大量已经标签的数据训练出一个模型, 然后你在输入一条评论,来判断标签级别 宁...

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