是的，你的理解是正确的。朴素贝叶斯是一种常用的文本分类算法，可以通过统计文本中各个词汇出现的频率和关联性来判断这篇文本属于哪个类别。具体而言，朴素贝叶斯算法会先统计每个类别下各个词汇的出现概率，然后根据这些概率来计算一篇文本属于每个类别的概率，最终将其分类为概率最大的那个类别。实现方面可以参考一些开源的文本分类库，如scikit-learn等。
朴素贝叶斯在文本分类中的应用是什么？
我对文本分类了解甚少，想请教一下朴素贝叶斯在文本分类中的应用。我的理解是，在文本分类中，朴素贝叶斯可以通过统计文本中各个词汇出现的频率和关联性，来判断一篇文本属于哪个类别。例如，可以通过分析某些关键词在文本中出现的概率，来判断这篇文本是否是垃圾邮件或者是否与某个特定话题有关。但我具体的实现还不是很清楚，希望有大佬能帮我解答一下。
提问时间：2023-07-23 07:16:51
编辑时间：2023-07-23 07:16:53
提问者：
Jungle_Jester
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1回答时间：2023-07-23 07:16:57
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