# Machine_learning

**Repository Path**: workspaceforsandy/machine_learning

## Basic Information

- **Project Name**: Machine_learning
- **Description**: 机器学习用到的方法
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-12-31
- **Last Updated**: 2024-11-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: 机器学习

## README

# 贝叶斯估计在新闻分类任务中的应用

随着互联网的普及和发展，大量的新闻信息涌入我们的生活。然而，这些新闻信息的质量参差不齐，有些甚至包含虚假或误导性的内容。因此，对新闻进行有效的分类和筛选，以便用户能够快速获取真实、有价值的信息，成为了一个重要的课题。在这个背景下，机器学习技术应运而生，其中贝叶斯估计作为一种强大的概率推断方法，在新闻分类任务中发挥着重要作用。

在本篇文章中，使用搜狗实验室提供的新闻数据集，并且通过贝叶斯估计来对整理后的新闻数据集进行分类任务，大体流程如下：1、新闻数据集处理。2、文本分词。3、去停用词。4、构建文本特征。5、基于贝叶斯算法来完成最终的分类任务。