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This complete matlab for neural network

发信人: singhoo (tony), 信区: DataMining
标  题: Re: 关于naive bayes的问题
发信站: 南京大学小百合站 (Mon Sep 16 11:20:32 2002), 站内信件

i see
在计算不同文章属于同一类别的概率是，bayes公式有变化
p(cj|di)＝p(cjdi)/p(di)中的p(di)不在相等，而在计算同一文档属于不同类别时
p(di)是相等的，所以bayes分类不计算

wi出现次数多，nid次方后是变小，但是p(di)也会变小，两者相除，是可以比较的！

【 在 tyqqre (tyqqre) 的大作中提到: 】
: 我的理解是：
: p(wi|cj)是在训练例集上求得的，也就是说，只要训练例集不变，这个值应该是固定的。
: 
: 而÷来了一个需要分类的新文档di
: 在计算p(cj|di)的时候，nid次方的这个nid是在这个新文档di中wi出现的次数。
: 所以nid越大，p(wi|cj)的nid次方就越小。
: 
: 这样能不能说，用这种方法只能比较同一篇文章属于不同类别的概率，
: 而不能比较不同文章属于同一类别的概率。
: 【 在 singhoo 的大作中提到: 】
: : 但是p(wi|cj)会变大阿
: : 你的前提条件是wi出现多次
: : 本来出现一次p(wi|cj)=0.8,不计算次方
: : 出现2次，p(wi|cj)=0.9,平方后是0.81
: : 变小了吗？


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