基于朴素贝叶斯的文本分类算法
摘要:常用的文本分类方法有支持向量机、K-近邻算法和朴素贝叶斯。其中朴素贝叶斯具有容易实现,运行速度快的特点,被广泛使用。本文详细介绍了朴素贝叶斯的基本原理,讨论多项式模型(MM),实现了可运行的代码,并进行了一些数据测试。
关键字:朴素贝叶斯;文本分类
第1章 贝叶斯原理
1.1 贝叶斯公式[1]
已知某条件概率,如何得到两个事件交换后的概率,也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率:
表示事件B已经发生的前提下,事件A发生的概率,叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为:
。
贝叶斯定理之所以有用,是因为我们在生活中经常遇到这种情况:我们可以很容易直接得出P(A|B),P(B|A)则很难直接得出,但我们更关心P(B|A),贝叶斯定理就为我们打通从P(A|B)获得P(B|A)的道路。
贝叶斯定理: