朴素贝叶斯分类文本 python实现

朴素贝叶斯（naive bayes）模型主要用于文本分类，比如要将邮件分类为正常邮件和带侮辱性词汇邮件

对于一封邮件来说其特征可以表示为该邮件中单词出现的情况。

比如我们有一个5000个词的词典表，那么邮件的特征可表示成一个特征向量，特征向量的维数等于词典表的单词个数，特征向量每一维的取值空间为0或1（即这个单词是否出现）

对于p(x|y),在某一组样本中：

p(x1x2...x5000|y)=p(x1|y)p(x2|y,x1).....p(x5000|y,x1,x2...x4999)

这个问题是很复杂的，因此我们需要做朴素贝叶斯假设（这就是为什么这个算法朴素的原因）:

       我们假设样本中的特征（即每个词出现的情况）相互独立

该假设不符合常理，因为很多词的出现概率之间是有联系的。例如，邮件中如果出现了‘Obama’，那么邮件中出现‘USA’的概率将会大大提高。

但是我们做了这个假设后，能够简化我们的问题，且分类器的效果还不错

因此上式可改为：

p(x1x2...x5000|y)=p(x1|y)p(x2|y,x1).....p(x5000|y,x1,x2...x4999)

=p(x1|y)p(x2|y)..p(x5000|y)

之后求解极大似然估计啥的就不写了，最终通过训练样本我们需要得到的是：y=0时第j个词出现的概率，y=1时第j个词出现的概率，以及样本中y=1的概率

因此，对于一组输入，我们要确定它属于0类还是1类，我们只需要比较：

    y=1时输入中所有出现的词在样本中出现的概率之积*样本中y=1的概率  与