這裡描述了乙個基於樸素貝葉斯分類器的文字分類的通用演算法。
將要展示的樸素貝葉斯演算法遵循以下的問題背景：
1、考慮例項空間x包含了所有的文字文件（即任意長度的所有可能的單詞和標點符號串）。
2、給定某未知目標函式f(x) 的一組訓練樣例，f(x)的取值來自於某有限集合v。此任務是從訓練樣例中學習，以**後續文字文件的目標值。
作為示例，這裡考慮的目標函式是：將文件分類為對某人是否感興趣，使用目標值like 和dislike代表這兩類。
在應用樸素貝葉斯分類器時包含的兩個主要設計問題是：
1、首先要決定怎樣將任意文件表示為屬性值的形式，
貝葉斯分類
貝葉斯分類 有意義區分和無意義區分 既然要區分兩種點那麼兩種點必然有區別，當區分有區別的點時說是有意義區分。而完全區分那種一模一樣的點則是無意義區分。所以我們所討論的都是有意義的區分。完全區分和不完全區分 貝葉斯分類器是一種概率上的區分，而假如兩種點一種是黑的一種是白的那不需要用貝葉斯分類器區分，因...
貝葉斯分類
樸素貝葉斯模型是一組非常簡單快速的分類演算法，通常適用於維度非常高的資料集，因為執行速度快，而且可調引數少，因此非常適合為分類問題提供快速粗糙的基本方案。貝葉斯分類 樸素貝葉斯分類器建立在貝葉斯分類方法上，其數學基礎是貝葉斯定理，乙個描述統計計量條件概率關係的公式。在貝葉斯分類中，我們希望確定乙個具...
機器學習基礎 樸素貝葉斯分類
可以將公式改寫為 c表示乙個分類,f表示屬性對應的資料字段 這裡舉個例子,c代表蘋果,f代表紅色 p 蘋果 紅色 p 紅色 蘋果 xp 蘋果 p 紅色 通過蘋果是紅色的條件概率可以得到紅色是蘋果的條件概率 通過先驗概率可以算出後驗概率 乙個果子是蘋果的概率為0.3 p c 0.3 乙個果子是紅色的概...