朴素贝叶斯算法是NLP领域常用的一种算法模型，这里我们用一个简单的例子来看看怎么样用他来进行一个NLP的分类例子。(偏向实用，如果要想了解算法原理的话，另外搜索学习)
跟常见的模型建立一样，主要有一下几个步骤：
- 数据的预处理
- 数据集分类标记
- 特征提取与建立模型并训练
- 进行测试
这次我用了sklearn来进行这个简单的小例子，有两个文本集，hotel和travel，一个文本集全是各种宾馆，一个文本集都是旅游信息
Files
nb_test
Folders and files
| Name | Name | Last commit date | ||
|---|---|---|---|---|
parent directory.. | ||||