垃圾邮件分类：添加拉普拉斯平滑

Naive Bayes/bayes-modify.py

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 import random
 import re
 
-"""
-函数说明:创建实验样本
-
-Parameters:
-	无
-Returns:
-	postingList - 实验样本切分的词条
-	classVec - 类别标签向量
-Author:
-	Jack Cui
-Blog:
-	http://blog.csdn.net/c406495762
-Modify:
-	2017-08-11
-"""
-def loadDataSet():
-    postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],				#切分的词条
-                 ['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]   																#类别标签向量，1代表侮辱性词汇，0代表不是
-    return postingList,classVec																#返回实验样本切分的词条和类别标签向量
 
 """
 函数说明:将切分的实验样本词条整理成不重复的词条列表，也就是词汇表