1、貝葉斯定理
貝葉斯條件概率公式的核心思想是利用容易知道的條件概率來推導出感興趣的條件概率，公式如下：
p(b|a)=p(a|b)p(b)/p(a)想要知道a發生後發生b的概率，可以用b發生後發生a的概率乘以b發生的概率再除a發生的概率。
2、貝葉斯定理在文字分類中的具體使用原理
我們知道文字都是由乙個個的詞語所構成的，利用有效技術手段將文字進行分詞得到乙個個文字的特徵項（詞語） 。演算法具體流程可以表述如下：
p(yi|x)=p(x|yi)p(yi)/p(x)也即是對於給定的文件x屬於某個分類yi的概率可由對於給定的分類yi，文件x在其上的概率計算得出。那麼就需要針對每個分類yi,計算x在其上的概率。
由於x是由若干個詞語aj構成，因此，可以計算aj（假設每個ai相互獨立）在每個分類yi上的概率得出x在yi上的概率。
所以：
演算法整體流程如下：
文字分類演算法之 貝葉斯文字分類演算法
文字分類過程 例如文件 good good study day day up 可以用乙個文字特徵向量來表示，x good,good,study,day,day up 在文字分類中，假設我們有乙個文件d x，類別 c又稱為標籤。我們把一堆打了標籤的文件集合 作為訓練樣本，x c 例如 對於這個只有一句...
sklearn 樸素貝葉斯文字分類5
在這次的貝葉斯試驗中，用到了交叉驗證，就是假如把資料集分成10份，每次取其中的乙份作為test資料，會得到10個測試的準確率，我們可以求10份的平均值，作為這一次的準確率。當我們求出測試集的矩陣大小為 18846,173452 我們可以看出17萬個詞，其實在選擇特徵時用不了這麼多，接下來我們看一下選...
TextBlob實戰之樸素貝葉斯文字分類
1.準備資料集 訓練集和測試集 train i love this sandwich.pos this is an amazing place pos i feel very good about these beers.pos this is my best work.pos what an aw...