朴素贝叶斯算法:对象:属于哪个职位
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/13 22:12:01
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1. 收集大量的垃圾邮件和非垃圾邮件,建立垃圾邮件集和非垃圾邮件集. 2. 提取邮件主题和邮件体中的独立字符串,例如 ABC32,¥234等作为TOKEN串并统计提取出的TOKEN串出现的次数即字频.按照上述的方法分别处理垃圾邮件集和非垃圾邮件集中的所有邮件. 3. 每一个邮件集对应一个哈希表,hashtable_good对应非垃圾邮件集而hashtable_bad对应垃圾邮件集.表中存储TOKEN串到字频的映射关系. 4. 计算每个哈希表中TOKEN串出现的概率P=(某TOKEN串的字频)/(对应哈希表的长度). 5. 综合考虑hashtable_good和hashtable_bad,推断出当新来的邮件中出现某个TOKEN串时,该新邮件为垃圾邮件的概率.数学表达式为: A 事件 ---- 邮件为垃圾邮件; t1,t2 …….tn 代表 TOKEN 串 则 P ( A|ti )表示在邮件中出现 TOKEN 串 ti 时,该邮件为垃圾邮件的概率. 设 P1 ( ti ) = ( ti 在 hashtable_good 中的值) P2 ( ti ) = ( ti 在 hashtable_ bad 中的值) 则 P ( A|ti ) =P2 ( ti ) /[ ( P1 ( ti ) +P2 ( ti ) ] ; 6. 建立新的哈希表hashtable_probability存储
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朴素贝叶斯算法问题最近在研究朴素贝叶斯算法,想利用这个算法编写一个实际生活中能用到的软件?想知道他在生活中有哪些具体应用?能看明白的回答一声啊,谢谢了!
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英语翻译1,职位:技术员汇报对象:总工程师2,职位:销售员汇报对象:销售部经理3,职位:渠道主管汇报对象:市场部经理4,职位:项目经理汇报对象:总经理请帮忙翻译这些词成英语,)
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基于weka实现文本分类 中文短文本 不同算法的结果差异较大 朴素贝叶斯明显优于其他 请问原因支持向量机 50% 朴素贝叶斯 70% SMO 59% KNN 36% 决策树48%朴素贝叶斯的结果大大优于支持向量机和决
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