基于互信息熵的朴素贝叶斯分类，数据集选择英文的恶意邮件，首先通过tf-idf对文本特征化，后通过高斯分布对连续特征概率进行估计，使用互信息进行加权，最终正确率为94%，想对比原始朴素贝叶斯分类提高4%左右
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基于互信息熵的朴素贝叶斯分类，数据集选择英文的恶意邮件，首先通过tf-idf对文本特征化，后通过高斯分布对连续特征概率进行估计，使用互信息进行加权，最终正确率为94%，想对比原始朴素贝叶斯分类提高4%左右
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