是英文句子进行切分感觉还容易一点，单词与单词之间用标点符号和空格就可以分割了，但是中文好像分割起来更加困难一点，好像使用jieba分词可以，这个贝叶斯预测还是很有意思的，我看书中还可以建立相关模型来挑选自己的意中人哈哈哈，希望有时间可以建立自己的中文情感分析模型。如有错误，欢迎指正。如有侵权，欢迎提出。

这个例子主要是来讲解朴素贝叶斯怎么进行文本情感分类，基于条件概率和特征独立来计算词条向量的情感概率值，有很多地方都进行了简化，像开始例子就提供了词汇表，不需要分词，自己在做文本情感分析的时候上来就需要分词，建立词汇向量表，预测文本也得做分词处理形成分词向量，这里简化了。如有错误欢迎指正，加油，时间不等人。

KNN算法实现海伦约会预测，机器学习实战的读书笔记。

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牛顿迭代法-matlab实现牛顿迭代法简介：牛顿迭代法又称为切线法，简单来说就是不断求切线与x轴的交点，来逐渐接近解的迭代过程。方法使用函数f(x）的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x) = 0的根。具体迭代的方法可以看度娘的解释，或者相关的教材。今天来介绍下简单的matlab的实现。代码实现：使用了三个.m文件来实现，分别是原函数（需要迭代的函数）文件、牛顿迭代函数文件、和实现的主文件。...