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原创 《机器学习实战》学习笔记之朴素贝叶斯（Naive Bayes）
原理 假如邮箱中有n个单词，如果returnVec[i]=0代表这个单词在这封邮件中不出现，returnVec[i]=1代表这个单词在邮件中出现了。 设训练集中每个邮件都有标记为是垃圾邮件和不是垃圾邮件，是垃圾邮件的分类为1，不是垃圾邮件的分类为0。 算法原理： 提取邮件内单词，改写为小写单词输入字典，过滤长度不大于2的单词，利用词汇表计算出单词属于正常词汇的概率p0V=（正常邮件中该单词
2016-01-17 10:18:20
1152
《机器学习实战》贝叶斯垃圾邮箱分类示例邮箱
作为示例邮箱，没有代码，代码在博文中http://blog.csdn.net/w12q33/article/details/50531019
2016-01-17
基于OpenGL的三维地图可视化移动客户端设计上的问题
2015-05-27
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