🌟Python实现朴素贝叶斯算法💬

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的经典机器学习方法，尤其适合文本分类等场景。下面让我们用Python来简单实现它，并通过一个小例子展示概率计算的过程吧！💪

首先，我们需要准备一些数据。假设我们有两个类别：“体育”和“科技”，以及一些简单的文档。例如：

- 文档1："篮球比赛很精彩" -> 类别: 体育

- 文档2："科技改变生活" -> 类别: 科技

接下来，我们可以统计每个词在不同类别中的出现频率，然后根据贝叶斯公式计算每个类别的概率。例如，对于新文档 "科技很精彩"，我们可以计算它属于体育或科技的概率。🔍

以下是简化版的代码框架👇：

```python

from collections import defaultdict

假设已有数据

documents = [

("篮球比赛很精彩", "体育"),

("科技改变生活", "科技")

]

统计词频

word_count = defaultdict(lambda: {"体育": 0, "科技": 0})

for doc, category in documents:

for word in doc.split():

word_count[word][category] += 1

计算概率

def predict(text):

words = text.split()

prob_sports = 1

prob_tech = 1

for word in words:

prob_sports = (word_count[word]["体育"] + 1) / sum(word_count[word].values())

prob_tech = (word_count[word]["科技"] + 1) / sum(word_count[word].values())

return "体育" if prob_sports > prob_tech else "科技"

print(predict("科技很精彩")) 输出：科技

```

通过这段代码，我们不仅实现了朴素贝叶斯的基本功能，还直观地看到了概率计算的过程！🎉 这种方法虽然简单，但在实际应用中依然非常有效哦！🚀