机器学习实战 - 第四章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 - 学习随手记

• 朴素贝叶斯
  • 一个特征或者单词出现的可能性与它和其他单词相邻没有关系
  • 每个特征同等重要
• 朴素贝叶斯分类器通常有两种实现方式
  • 基于贝努利模型实现

不考虑词在文档中出现的次数，只考虑出现与否，在这个意义上相当于假设词是等权重的

• 基于多项式模型实现

考虑词在文档中出现的次数

• Page61 在转换成矩阵的时候，可不可以在每个行向量后面再加一位，表明这个整体是1还是0？ （ 是坏句子还是好句子）

>>> for postinDoc inlistOPosts:

...    trainMat.append(bayes.setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))

...

>>> p0V, p1V, pAb =bayes.trainNB0(trainMat, listClasses)

>>> pAb

0.5

>>> p0V

array([ 0.04166667, 0.08333333,  0.04166667,  0.04166667, 0.        ,

        0.        , 0.04166667,  0.04166667,  0.04166667, 0.125     ,

        0.04166667,  0.04166667, 0.04166667,  0.04166667,  0.04166667,

        0.        , 0.        ,  0.       ,  0.        , 0.04166667,

        0.04166667,  0.       ,  0.        , 0.04166667,  0.        ,

        0.04166667,  0.04166667, 0.04166667,  0.04166667,  0.       ,

        0.        , 0.04166667])

>>> p1V

array([ 0.        ,  0.05263158, 0.10526316,  0.        , 0.05263158,

        0.10526316,  0.05263158, 0.05263158,  0.        , 0.        ,

        0.        , 0.        ,  0.       ,  0.