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R保存朴素贝叶斯用于训练，R相当于Pythons泡菜。

R是一种流行的编程语言，被广泛应用于数据分析和统计领域。它具有丰富的数据处理和统计分析功能，因此在机器学习中也被广泛使用。朴素贝叶斯是一种常见的机器学习算法，用于分类和文本分析等任务。

朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。它通过计算给定特征条件下类别的概率，来进行分类预测。R语言提供了丰富的机器学习库和函数，可以方便地实现朴素贝叶斯算法。

R相当于Python的泡菜是一个比喻，意味着R在数据分析和统计领域的地位和影响力与Python在编程领域的地位相当。泡菜在韩国是一种非常受欢迎的食物，而Python在编程领域也是非常受欢迎的语言之一。

对于R保存朴素贝叶斯用于训练这个问题，可以给出以下完善且全面的答案：

R语言提供了多个机器学习库和函数，可以用于保存和训练朴素贝叶斯模型。在R中，可以使用naiveBayes函数从训练数据中学习朴素贝叶斯模型，并将其保存为R对象以供后续使用。

朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域有广泛的应用。通过使用R保存和训练朴素贝叶斯模型，可以实现对文本数据的分类和预测。

腾讯云提供了一系列与机器学习和数据分析相关的产品和服务，可以帮助用户在云上进行数据处理和模型训练。其中，腾讯云的人工智能平台AI Lab提供了丰富的机器学习工具和算法，可以与R语言进行集成使用。用户可以通过腾讯云AI Lab平台进行数据的预处理、特征工程和模型训练，以及将训练好的模型部署到云上进行推理和预测。

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62020

R语言︱贝叶斯网络语言实现及与朴素贝叶斯区别（笔记）

2、训练贝叶斯网络参数——估计出各节点的条件概率表。这一步也就是要完成条件概率表的构造，如果每个随机变量的值都是可以直接观察的，像我们上面的例子，那么这一步的训练是直观的，方法类似于朴素贝叶斯分类。...-贝叶斯网络/朴素贝叶斯 朴素贝叶斯分类对于缺失值并不敏感。...R语言中可以使用bnlearn包来对贝叶斯网络进行建模。但要注意的是，bnlearn包不能处理混合数据，所以先将连续数据进行离散化（因子型），再进行建模训练。...2、R语言实现案例 博客《朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络》有一个案例：数据准备环节 # 加载扩展包和数据 library(caret) data(PimaIndiansDiabetes2,package...(Bayesian networks) [3]算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) [4]朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络：http://www.r-bloggers.com

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    上一节我们学习了朴素贝叶斯的原理，并且手动推导了计算方法，今天我们通过两个真实案例，来看看如何在工作中应用朴素贝叶斯。...朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类了，无论是情感分析还是文档分类及垃圾邮件识别，都是朴素贝叶斯最为擅长的地方，其也成为了自然语言处理 NLP 方向的重要工具。...GaussianNB 是先验概率属于高斯分布的朴素贝叶斯，适用于特征变量为连续变量，比如人的身高，物体的长度等。...MultinomialNB 是先验概率为多项式分布的朴素贝叶斯，也就是上一节我们推导的朴素贝叶斯，适用于特征变量是离散型变量，比如词袋模型中体现的词频。...accuracy_score clf = MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True) # 利用朴素贝叶斯做训练 clf.fit(X_train, y_train)

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    一、简介 　　要介绍朴素贝叶斯（naive bayes）分类器，就不得不先介绍贝叶斯决策论的相关理论： 　　贝叶斯决策论（bayesian decision theory）是概率框架下实施决策的基本方法...h)也将被最小化，这就产生了贝叶斯判定准则（Bayes decision rule）：为最小化总体风险，只需要在每个样本上选择能使条件风险R(c|x)最小的类别标记，即 h*被称作贝叶斯最优分类器（Bayes...optimal classifier），与之对应的总体风险R(h*)称为贝叶斯风险（Bayes risk）。...　　在R中有很多包支持朴素贝叶斯分类（事实上自己写自编函数实现也不是件难事），这里选用比较有代表性的e1071包中的naiveBayes()来完成相应功能，其主要参数如下： formula：这时R中常见的一种格式...，其实朴素贝叶斯方法运用最多的是文本分类问题，接下来的几篇博客我将围绕朴素贝叶斯的文本分类方法进行详细介绍（包含网络文本数据采集的过程）

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