我正在使用简单的词袋概念开发朴素的贝叶斯分类器。我的问题是天真的贝叶斯或任何其他机器学习senario '培训'分类器是一个重要的问题。但是当我已经拥有各种类型的bag_of_words时，如何训练朴素的贝叶斯分类器。
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当我已经拥有各种类型的bag_of_words时，如何训练朴素的贝叶斯分类器。
一般来说，你做的是：
training另一个test training子集test子集确实 - 那就是你的分类器如何学习将单词与不同的类分开。＆＃39;训练＆＃39;分类器是一个重要的事情
答案 1 :(得分：0)
The Stanford IR book很好地解释了Naive Bayes分类器的工作原理，并以文本分类为例。 The Wikipedia article还给出了理论的详细描述和一些具体的例子。
简而言之，您计算每个类中每个单词类型的出现次数，然后按文档数量进行标准化，以获得给定类p（w | c）的单词概率。然后使用贝叶斯规则得到给定文档p（c | doc）= p（c）* p（doc | c）的每个类的概率，其中给出类的文档的概率是概率的乘积它给出了类p（doc | c）=Π（w in doc）p（w | c）。在对类进行规范化之前，这些概率变得非常小，因此您可能需要取对数并求它们以避免下溢错误。