2.3 分类算法：朴素贝叶斯

贝叶斯公式：

朴素贝叶斯分类的正式定义：

• 设 x={a1,a2,…,am}为一个待分类项，而每个 a 为 x 的一个特征属性
• 有类别集合 C={y1,y2,…,yn}
• 计算 P( y1|x) ,P( y2|x),…, P( yn|x)
• 如果 P( yk|x) =max{P( y1|x),P( y2|x),…, P( yn|x)}，则 x∈yk
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  • 因为分母P(x)对于所有类别为常数，只要将分子最大化即可，所以只要最大即可
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流程：

• 第一阶段：训练数据生成训练样本集： TF-IDF
• 第二阶段：对每个类别计算 P(yi)
• 第三阶段：对每个特征属性计算所有划分的条件概率
• 第四阶段：对每个类别计算
• 第五阶段：以的最大项作为 x 的所属类别