关于文本数据分类与分析的朴素贝叶斯实验

简介：
本实验旨在通过朴素贝叶斯算法对文本数据进行分类与深入分析，探究其在处理大规模文本信息中的应用效果和优化潜力。 实验要求文本类别数不少于10类。训练集文档数量不少于50万篇；每类平均为5万篇。测试集文档数量同样不少于50万篇；每类平均也是5万篇。 实验内容包括使用朴素贝叶斯算法进行文本数据挖掘，主要包括以下几个方面： - 语料库的构建：利用爬虫技术收集Web文档等。 - 数据预处理：对收集到的数据进行去噪、分词，并建立词汇表（字典）以方便后续操作。 - 实现并训练分类器：自行实现朴素贝叶斯算法，根据已有的训练集数据来训练一个文本分类模型。 - 测试与评估：利用测试集合中的文档进行实验验证。对这些文档的分类结果使用准确率和召回率等指标来进行分析评价。 以上内容旨在通过实践操作加深理解如何运用机器学习方法解决实际问题，并掌握从原始数据到构建出有效预测模型的过程。