机器学习实战——贝叶斯

作者: 小二金刚 | 来源:发表于2016-08-22 12:36 被阅读16次

机器学习实战朴素贝叶斯
朴素贝叶斯法解析实践
机器学习实战——贝叶斯
贝叶斯推理:机器学习为什么需要大量信息？
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯
机器学习数学原理（4）——朴素贝叶斯模型
机器学习实战-朴素贝叶斯
机器学习实战-朴素贝叶斯
机器学习实战-朴素贝叶斯

贝叶斯需要注意的问题1
- 利用贝叶斯分类器对文档进行分类时，要计算多个概率的成绩以获得文档属于某个类别c1的概率，即计算p(w0|c1)p(w1|c1)p(w2|1)...p(wn|c1);
- 如果一个概率位0，那么最后结果也位0
- 为此，可以将所有的词出现的次数化为1，并将分母初始化位2
贝叶斯需要注意的问题2
- 利用贝叶斯分类器对文档进行分类时，要计算多个概率的成绩以获得文档属于某个类别c1的概率，即计算p(w0|c1)p(w1|c1)p(w2|1)...p(wn|c1);
- 由于大部分银子都非常小，所以程序会下溢出，或者得不到正确答案。
- 解决办法：对乘积取对数log
文档分类算法的改进
- calcMostFreq(vocabList, fullText) 获取高频词，从vocabList中删除高频词
RSS的问题待确认

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