垃圾邮件识别任务中朴素贝叶斯分类算法的使用思路
垃圾邮件识别任务中朴素贝叶斯分类算法的使用思路判断一个邮件是否是垃圾邮件:step1. 训练模型过程:1.计算先验概率:如现有200封正常邮件,100封垃圾邮件可得到:P(正常邮件)=200200+100=23P(正常邮件)=\frac{200}{200+100}=\frac{2}{3}P(正常邮件)=200+100200=32P(垃圾邮件)=100200+100=13P(垃圾邮件)=\frac{100}{200+100}=\frac{1}{3}P(垃圾邮件)=200+100100=31