伯努利朴素贝叶斯分类器详解：原理与Python实现
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简介：
本文深入解析伯努利朴素贝叶斯分类器的工作原理，并通过实例展示其在Python中的具体实现方法，帮助读者理解并应用这一经典算法。
伯努利朴素贝叶斯分类器主要用于文本分类任务。我们将通过一个具体的例子来讲解其原理及实现逻辑：假设我们有八个句子及其对应的类别（中性或侮辱性的）。接下来，我们要判断一个新的句子是属于中性还是侮辱性的。具体来说，我们需要计算该新句为中性和侮辱性两类的概率，并选择概率较高的那一类作为最终分类结果。
首先需要对输入的文本进行预处理：将每个句子分解成单独的单词集合。以下是一个示例数据集：
```python
def loadDataSet():
postingList = [[my, dog, has, flea, problems, help, please],
# 示例中仅展示了一个实际列表，其余七个未列出。
```
这里我们定义了`loadDataSet()`函数来加载训练数据集。每个句子被表示为一个单词的集合（或称“词汇袋”模型），并附上了对应的类别标签。
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