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发信人: tyqqre (tyqqre), 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 10:51:44 2002)

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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※ 来源:．南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 211.99.42.120]