一.概率论基础1.条件概率公式：2.全概率公式：3.由条件概率公式和全概率公式可以导出贝叶斯公式二.文本分类要计算一篇文章D所属的类别c(D)，相当于计算生成D的可能性最大的类别，即：其…
目录基于贝叶斯决策理论的分类方法条件概率使用条件概率来分类使用朴素贝叶斯进行文档分类使用python进行文本分类准备数据：从文本中构建词向量训练算法：从词向量计算概率测试算法：根据情况修改分类器文档词袋模型概率论是许多机器学习算法的
Boosting在文本分类中的应用-概率论与数理统计专业毕业论文.pdf,独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。据我所知，除了特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。
朴素贝叶斯基于概率论的分类算法机器学习算法的基础当属概率论，所以理解和使用概率论在机器学习中就显得尤为重要。本文给大家提供一个使用概率分类的方法——朴树贝叶斯。如果写出一个最简单的贝叶斯分类...
基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯1.概述贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论
基于朴素贝叶斯的文本分类方法.一、朴素贝叶斯原理的介绍.二、朴素贝叶斯分类器的代码实现.分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同时会给出这个猜测的概率估计值。.朴素贝叶斯分类是使用概率论进行分类的...
数据挖掘入门系列教程（七）之朴素贝叶斯进行文本分类贝叶斯分类算法是一类分类算法的总和，均以贝叶斯定理为基础，故称之为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类算法就是其中最简单的分类算法。朴素贝叶斯分类算法朴素…
朴素贝叶斯（NaiveBayesian）是基于贝叶斯定理和特征条件假设的分类方法，它通过特征计算分类的概率，选取概率大的情况，是基于概率论的一种机器学习分类（监督学习）方法，被广泛应用于情感分类领域的分类器。.下面简单回顾下概率论知识：.1.什么...
概率论基础知识0.前言本文主要旨在对概率论的基础概念与知识进行概要的总结，以便于使用到时可以参考。概率论是数理统计的基础，也是很多机器学习模型的支撑，概率论在机器学习中占主要地位，因为概率论为机器学习算法的正确性提供了理论…
4.文本分类中的关键技术（1）文本表示计算机并不具有人类的智慧，不能读懂文字，所以必须把文本转化成计算机能够理解的形式，即进行文本表示．目前文本表示模型主要是GerardSalton和McGill于1969年提出的向量空间模型(VSM)。