数据分析入门系列教程-贝叶斯实战
上一节我们学习了朴素贝叶斯的原理，并且手动推导了计算方法，今天我们通过两个真实案例，来看看如何在工作中应用朴素贝叶斯。朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类了，无论是情感分析还是文档分类及垃圾邮件识别，都是朴素贝叶斯最为擅长的地方，其也成为了自然语言处理 NLP 方向的重要工具。文本到向量既然说到了 NLP，那么就不得不提及从文本到向量的转换。我们都知道，计算机是比较擅长处理数字类型的数据的，而....
数据分析入门系列教程-贝叶斯实战
文本到向量既然说到了 NLP，那么就不得不提及从文本到向量的转换。我们都知道，计算机是比较擅长处理数字类型的数据的，而对于字符类型数据往往都需要转换成数字类型，再进行相关运算。在自然语言处理领域同样如此，拿到文本后，我们需要先把文本转化成向量，然后再做处理。为现在较为流行的文本转向量的方式有两种，词袋和词频逆文档。在应用这两种方式的时候，都是需要有一个词典库的。这个就相当于，如果你想分析金融领域....
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