定義：樸素貝葉斯分類器是乙個概率分類器。假設現有的類別c=。給定一篇文件d，文件d最有可能屬於哪個類呢？這個問題用數學公式表示如下：
由於每個概率值很小（比如0.0001）若干個很小的概率值直接相乘，
得到的結果會越來越小。為了避免計算過程出現下溢(underflower)，
引入對數函式log， 最終得到：
listreallist=new arraylist();//真實分類： 體育,娛樂，財經....
listpridlist=new arraylist();//**的結果： 體育，財經，娛樂....
for (entry> entry : nativebayes.getfiles_test().entryset()) else
}classnamelist.add(classname);
scorelist.add(score);
}//分類模型： 遍歷end
double maxprob = collections.max(scorelist);
int idx = scorelist.indexof(maxprob);
pridlist.add(classnamelist.get(idx));
}}
for (string classname : nativebayes.getfiles_test().keyset())
} if(pridlist.get(i) == classname)
} system.out.println(classname + " 精確率(跟**分模擬較):" + correctnum / prenum + " 召回率（跟真實分模擬較）:" + correctnum / allnum);
}
樸素貝葉斯分類
1 貝葉斯分類是一類分類演算法的總稱，這類演算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。2 樸素貝葉斯的思想基礎是這樣的 對於給出的待分類項，求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率，哪個最大，就認為此待分類項屬於哪個類別。通俗來說，就好比這麼個道理，你在街上看到乙個黑人，我問你你猜這哥們 來的，...
樸素貝葉斯分類
摘自寫在公司內部的wiki 要解決的問題 表中增加欄位classification，有四個取值 0 初始值，未分類 1 positive 2 normal 99 negative review submit前，由樸素貝葉斯分類器決定該條review的flag屬於negative還是positive ...
分類 樸素貝葉斯
原始的貝葉斯公式為 p b a p a b p a p a b p b p a 1 在分類問題中,y為類別,x為樣本特徵,則已知待 的樣本特徵 x 它為類別yi 的概率為 p yi x p x yi p y i p x p yi jp xj y i p x 2 p yi 類別為y i的樣本 數總樣本...