Python中实现朴素贝叶斯算法的方法
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简介：
本篇文章详细介绍了如何使用Python编程语言来实现经典的机器学习方法——朴素贝叶斯分类算法。文中不仅提供了理论基础，还给出了具体的代码示例和应用场景解释。
本段落介绍了朴素贝叶斯算法的Python实现方法，并提供了具体的代码示例供参考。以下是该算法的主要特点及其实现细节：
**优点：**
- 即使在数据量较小的情况下，也能有效运行。
- 能够处理多类别分类问题。
**缺点：**
- 对输入数据准备方式敏感性较高。
适用的数据类型：
- 标称型数据
算法思想：
例如我们要判断一封邮件是否为垃圾邮件。已知的是这封邮件中词的分布情况。为了做出准确判断，我们还需要知道在所有垃圾邮件中这些词汇出现的概率，并利用贝叶斯定理进行计算。
朴素贝叶斯分类器的一个重要假设是：每个特征都具有同等的重要性。
函数`loadDataSet()`用于创建数据集，这里的数据集是由已经拆分好的单词组成的句子组成，表示的是某论坛的用户评论。标签1代表该评论为骂人言论。
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