1. loadDataSet函数
import numpy as np# 构造loadDataSet函数用于生成实验样本
def loadDataSet(): postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]classVec=[0,1,0,1,0,1] #1表示侮辱性言论，0表示正常言论return postingList,classVec
简单的数据加载函数，用于生成一个实验样本。函数 loadDataSet 返回两个列表，postingList 包含
了一些文本数据，classVec 包含了这些文本数据对应的类别标签。postingList 包含了6个子列表，
每个子列表代表一条文本数据，而 classVec 包含了这些文本数据对应的类别标签，其中1表示侮辱
性言论，0表示正常言论。
2. 词汇表生成函数creatVocabList
#构建词汇表生成函数creatVocabList
def createVocabList(dataSet):vocabSet=set([]) # 1 1 1 1 和1 1for document in dataSet:vocabSet=vocabSet|set(document) #取两个集合的并集return list(vocabSet)函数首先创建了一个空集合 vocabSet，然后遍历输入的文本数据集 dataSet 中的每个文档
document。对于每个文档，它将文档中的单词转换为集合，并将这个集合与 vocabSet 取并集，这
样就能逐步地将所有文档中出现的单词整合到 vocabSet 中。最后，函数将 vocabSet 转换为列表
并返回，这样就得到了整个文本数据集中出现的所有单词构成的词汇表。
3. 词集模型setOfWords2Vec
#词集模型
def setOfWords2Vec(vocabList,inputSet):returnVec=np.zeros(len(vocabList)) #生成零向量的arrayfor word in inputSet:if word in vocabList:returnVec[vocabList.index(word)]=1 #有单词，则该位置填充0else: print('the word:%s is not in my Vocabulary!'% word)return returnVec #返回全为0和1的向量函数接受两个参数，vocabList 是词汇表，inputSet 是待转换的文本数据。首先，函数创建了一个
长度为词汇表长度的全零数组 returnVec，用于存储文本数据的词向量。然后，函数遍历输入的文
本数据 inputSet 中的每个单词 word，如果这个单词在词汇表 vocabList 中，就将 returnVec 中对
应位置的值设为1，表示该单词在文本数据中出现了。如果单词不在词汇表中，就打印一条警告信
息。最后，函数返回生成的词向量 returnVec，它是一个由0和1组成的向量，表示了文本数据中每
个单词在词汇表中的出现情况。这种词集模型的词向量表示方法只记录了每个词是否出现，不考虑
词出现的次数。
4. 词袋模型
#词袋模型
def bagOfWords2VecMN(vocabList,inputSet):returnVec=[0]*len(vocabList)for word in inputSet:if word in vocabList:returnVec[vocabList.index(word)]+=1return returnVec #返回非负整数的词向量
函数接受两个参数，vocabList 是词汇表，inputSet 是待转换的文本数据。首先，函数创建了一个
长度为词汇表长度的全零列表 returnVec，用于存储文本数据的词向量。然后，函数遍历输入的文
本数据 inputSet 中的每个单词 word，如果这个单词在词汇表 vocabList 中，就将 returnVec 中对
应位置的值加1，表示该单词在文本数据中出现了一次。如果单词不在词汇表中，则忽略。最后，
函数返回生成的词袋模型的词向量 returnVec，它是一个由非负整数组成的向量，表示了文本数据
中每个单词在词汇表中的出现次数。
listPosts,listClasses=loadDataSet()
myVocabList=createVocabList(listPosts)
print(myVocabList) # 输出词表
returnVec = setOfWords2Vec(myVocabList, listPosts[0])
print(returnVec) # 对输入的词汇表构建词向量，使用词集模型
returnVec = bagOfWords2VecMN(myVocabList, listPosts[0])
print(returnVec) # 对输入的词汇表构建词向量，使用词袋模型
5. 运用词向量计算概率trainNB1
# 运用词向量计算概率
def trainNB1(trainMatrix,trainCategory):numTrainDocs=len(trainMatrix)numWord=len(trainMatrix[0])pAbusive=sum(trainCategory)/len(trainCategory) # 3/6p0Num=np.ones(numWord);p1Num=np.ones(numWord)# 初始化为1p0Demon=2;p1Demon=2 #初始化为2for i in range(numTrainDocs):if trainCategory[i]==0:p0Num+=trainMatrix[i]p0Demon+=sum(trainMatrix[i])else:p1Num+=trainMatrix[i]p1Demon+=sum(trainMatrix[i])p0Vec=np.log(p0Num/p0Demon) #对结果求自然对数p1Vec=np.log(p1Num/p1Demon) #对结果求自然对数return p0Vec,p1Vec,pAbusive首先，我们统计了训练集中的文档数目 numTrainDocs 和词汇表的长度 numWord。然后，我们计
算了侮辱性言论的概率 pAbusive，即侮辱性言论所占的比例。接下来，我们初始化了两个向量
p0Num 和 p1Num，它们的长度都是词汇表的长度，并且将所有元素初始化为1。同时，我们初始
化了两个变量 p0Demon 和 p1Demon，它们的初始值都是2。然后，我们遍历训练集中的每个文
档，统计了属于侮辱性言论和非侮辱性言论的词向量分别出现的次数，并分别累加到 p0Num 和
p1Num 中，同时也统计了属于侮辱性言论和非侮辱性言论的词向量总数，并分别累加到 p0Demon
和 p1Demon 中。最后，我们计算了属于非侮辱性言论和侮辱性言论的条件概率向量 p0Vec 和
p1Vec，并对结果取了自然对数。最终，函数返回了 p0Vec、p1Vec 和 pAbusive，它们分别表示
了属于非侮辱性言论的条件概率向量、属于侮辱性言论的条件概率向量和侮辱性言论的先验概率。
6. 构建分类函数classifyNB
# 计算文档在各类中的概率，取较大者作为该文档的分类，所以构建分类函数classifyNB
def classifyNB(vec2Classify,p0Vec,p1Vec,pClass1):# 说明： p1=sum(vec2Classify*p1Vec)+log(pClass1) 的数学原理是ln(a*b)=ln(a) +ln(b)p1=sum(vec2Classify*p1Vec)+np.log(pClass1) p0=sum(vec2Classify*p0Vec)+np.log(1-pClass1)if p1>p0:return 1else:return 0首先，代码计算了给定文档向量属于侮辱性言论的概率 p1，这里使用了朴素贝叶斯分类器的数学
原理，通过求取对数的方式将连乘转换为累加，避免了浮点数下溢问题。接着，代码计算了给定文
档向量属于非侮辱性言论的概率 p0，同样使用了对数的方式进行计算。最后，代码比较了 p1 和
p0 的大小，如果 p1 大于 p0，则返回1，表示文档属于侮辱性言论；否则返回0，表示文档属于非
侮辱性言论。
贝叶斯定理：
7. 测试分类函数testingNB
# 构造几个样本，来测试分类函数
def testingNB():listPosts,listClasses=loadDataSet() # listPosts：feature， listClasses：labelmyVocabList=createVocabList(listPosts) # 转换 I am a Chinese 构造词典trainMat=[]for postinDoc in listPosts:trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList,postinDoc)) # 转换后的词表p0V,p1V,pAb=trainNB1(trainMat,listClasses) # 训练testEntry=['love','my','dalmation']thisDoc=setOfWords2Vec(myVocabList,testEntry)# 转换测试语句词表print(testEntry,'classified as:',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb)) # 预测testEntry=['stupid','garbage']thisDoc=np.array(setOfWords2Vec(myVocabList,testEntry))print(testEntry,'classified as:',classifyNB(thisDoc,p0V,p1V,pAb))testingNB()首先，代码调用了 loadDataSet 函数加载数据集，得到了文本数据列表 listPosts 和类别标签列表
listClasses。接着，代码调用了 createVocabList 函数，将文本数据列表转换为词汇表
myVocabList。然后，代码初始化了一个空列表 trainMat，用于存储训练集的词向量表示。接着，
代码遍历文本数据列表 listPosts，将每条文本数据转换为词向量，并添加到 trainMat 中。接下
来，代码调用了 trainNB1 函数，对训练集进行训练，得到了分类器的参数 p0V、p1V 和 pAb。然
后，代码构造了两个测试样本 testEntry，分别是 ['love','my','dalmation'] 和 ['stupid','garbage']，并
将它们转换为词向量表示 thisDoc。最后，代码调用了 classifyNB 函数，对测试样本进行分类，并
打印出分类结果。
