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朴素贝叶斯P(A∩B)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B) 所以有:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别 工作原理 假设现在有样本x=(a1,a2,a3,…an)这个待分类项(并认为x里面的特征独立)再假设现在有分类目标Y={y1,y2,y3,y4..yn}那么max(P(y1|x),P(y2|x),P(y3|x)..P(yn|x))中的最大者就是最终的分类类别而P(yi|x)=p(x|yi)*P(yi)/P(x)因为x对于每个分类目标来说都一样,所以就是求max(P(x|yi)*p(yi))P(x|yi)p(yi)=p(yi)PI(P(ai|yi)) (PI表示连乘)而具体的p(ai|yi)和p(yi)都是能从训练样本中统计出来p(ai|yi)表示该类别下该特征出现的概率p(yi)表示全部类别中这个这个类别出现的概率好的,就是这么工作的^_^工作流程 准备阶段确定特征属性,并对每个特征属性进行适当划分,然后由人工对一部分待分类项进行分类,形成训练样本。训练阶段计...

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