第三周DAY2

趣谈

书中举到几个运用bayes的例子，开拓了我的想象。

1. 现象表明，一个人越老，他使用的词汇量就越大。那么是否可以通过一个人使用的词汇，来推测年龄呢？
2. 同样，能不能通过一个人使用的词汇来推测个性呢？

本文将寻找，是否不同城市的人会使用不同风格的词汇？ 如果是的话，他们使用的是怎样的词汇？这又蕴藏着什么现象呢？

Naive Bayes

1. Collect：From RSS feeds；
2. Prepare: 把文章转为词汇容器；
3. Analyze：检查。看是否出错；
4. Train：使用 trainNB0()；
   （之前用过好几次，就是计算概率的）
5. Test：查看错误率，并降低错误率；
6. Use：编一个程序，展示最常用的词汇。

Collect

由于本次要使用feedparser，一个Python的Feed解析库，来处理RSS，所以我的spyder要先安装。
我先是使用Anaconda navigator，但好像没有反应。于是使用Anaconda prompt。
打开后，输入conda install feedparser, 就好啦！

测试：
成功！