文本分类是一种将文本数据按照预定义的类别进行分类的技术。NaiveBayes(朴素贝叶斯)是一种常用的文本分类算法,它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设,通过计算给定文本属于某个类别的概率来进行分类。
NaiveBayes算法的优势在于简单高效,适用于处理大规模的文本数据。它不需要大量的训练样本,且对于高维度的特征空间也能够有效处理。此外,NaiveBayes算法对于噪声数据和缺失数据具有一定的鲁棒性。
在实际应用中,文本分类NaiveBayes算法可以应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等场景。
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