朴素贝叶斯算法：对象：属于哪个职位

来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/08 17:55:27

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1. 收集大量的垃圾邮件和非垃圾邮件,建立垃圾邮件集和非垃圾邮件集. 2. 提取邮件主题和邮件体中的独立字符串,例如 ABC32,￥234等作为TOKEN串并统计提取出的TOKEN串出现的次数即字频.按照上述的方法分别处理垃圾邮件集和非垃圾邮件集中的所有邮件. 3. 每一个邮件集对应一个哈希表,hashtable_good对应非垃圾邮件集而hashtable_bad对应垃圾邮件集.表中存储TOKEN串到字频的映射关系. 4. 计算每个哈希表中TOKEN串出现的概率P=（某TOKEN串的字频）/（对应哈希表的长度）. 5. 综合考虑hashtable_good和hashtable_bad,推断出当新来的邮件中出现某个TOKEN串时,该新邮件为垃圾邮件的概率.数学表达式为： A 事件 ---- 邮件为垃圾邮件； t1,t2 …….tn 代表 TOKEN 串 则 P （ A|ti ）表示在邮件中出现 TOKEN 串 ti 时,该邮件为垃圾邮件的概率. 设 P1 （ ti ） = （ ti 在 hashtable_good 中的值） P2 （ ti ） = （ ti 在 hashtable_ bad 中的值） 则 P （ A|ti ） =P2 （ ti ） /[ （ P1 （ ti ） +P2 （ ti ） ] ； 6. 建立新的哈希表hashtable_probability存储

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