利用朴素贝叶斯算法处理新闻分类问题
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简介：
本研究运用朴素贝叶斯算法对大量新闻文本进行自动化分类，通过概率模型高效识别文章主题，实现快速准确的信息归档与检索。
使用sklearn库实现朴素贝叶斯算法，并利用词向量算法处理文本数据。所需资源包括：
1. 完整的用于新闻分类任务的源码文件（ipynb格式）
2. 哈工大停用词表
3. 四川大学机器智能实验室停用词表
4. 用于测试的新闻数据
贝叶斯定理由英国数学家托马斯·贝叶斯发展，用来描述两个条件概率之间的关系。在B条件下A发生的概率为：P(A|B) = P(AB)/P(B)，而在A条件下B发生的概率为：P(B|A) = P(AB)/P(A)。
由此可以得出：
\[ P(A|B) \cdot P(B) = P(B|A) \cdot P(A) \]
从而导出贝叶斯公式：
\[ P(Y|X)=\frac{P(X|Y)\cdot P(Y)}{P(X)} \]
在机器学习中：
- X代表特征向量
- Y代表类别
其中，\(P(X)\)表示先验概率，即根据以往经验和分析得出的概率；
而 \(P(Y|X)\) 表示后验概率，在事情发生之后，该事件由某个原因引起的可能性大小。此外，
\( P(X|Y) \) 为条件概率，在已知某类别的特征空间中出现特定特征值 X 的概率。
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