Naive Bayes 文本分类教程

Naive Bayes 是一种经典的文本分类算法，因其简单和高效而被广泛使用。本教程将介绍 Naive Bayes 算法的基本原理以及在文本分类中的应用。

基本原理

Naive Bayes 算法基于贝叶斯定理，通过计算每个类别下某个特征的概率，从而对文本进行分类。其核心思想是“朴素”，即假设特征之间相互独立。

应用场景

Naive Bayes 算法适用于以下场景：

• 文本分类：如邮件分类、垃圾邮件检测等。
• 主题建模：如情感分析、文本聚类等。

实践案例

以下是一个简单的 Naive Bayes 文本分类案例：

1. 数据准备：收集并预处理文本数据，包括分词、去除停用词等。
2. 特征提取：将文本转换为向量表示，如 TF-IDF。
3. 训练模型：使用训练数据训练 Naive Bayes 模型。
4. 分类预测：使用训练好的模型对新的文本数据进行分类。

扩展阅读

想要了解更多关于 Naive Bayes 的知识，可以参考以下链接：

• Naive Bayes 算法原理详解
• Python 中实现 Naive Bayes

图片示例

希望这份教程能帮助您更好地理解 Naive Bayes 文本分类算法。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言交流。