机器学习之贝叶斯分类算法(nlp)
一、贝叶斯公式
条件概率
由上式进一步推导
由此,推广到随机变量的范畴,设 X,Y 为两个随机变量,得到贝叶斯公式:
X可以当作实际输入的数据 ,Y是所需要预测的类别
二、朴素贝叶斯算法的优缺点
1、朴素贝叶斯优点:
2、朴素贝叶斯缺点:
三、朴素贝叶斯算法流程
朴素贝叶斯假设特征之间相互独立
X可以当作实际输入的数据 ,Y是所需要预测的类别
- 训练数据生成训练样本集:TF-IDF 词频 逆文档频率
- 对每个类别计算 P(yi)
- 对每个特征属性计算所有划分的条件概率
- 对每个类别计算 p(x|yi)p(yi) yi类别aj出现的频率
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