Bahuia的博客

基本思想：朴素贝叶斯分类器，在当给出了特征向量w情况下，分类为ci的条件概率p(ci | w)。 利用贝叶斯公式：p(ci | w) = p(w | ci) * p(ci) / p(w)，可以完成转化，观察公式可以发现分母p(w)都一样，所以只要比较分子的大小即可。 其中，p(ci)概率很容易求出；而对于条件概率p(w | ci)，利用假设各个特征之间相互独立，因此，由w = {w1, w2,