详解使用EM算法的半监督学习方法应用于朴素贝叶斯文本分类
1.前言 对大量需要分类的文本数据进行标记是一项繁琐、耗时的任务，而真实世界中，如互联网上存在大量的未标注的数据，获取这些是容易和廉价的。在下面的内容中，我们介绍使用半监督学习和EM算法，充分结合大量未标记的样本，以期获得文本分类更高的准确率。本文使用的是多项式朴素贝叶斯作为分类器，通过EM ...
原文：监督学习——朴素贝叶斯分类理论与实践
对于给定的训练数据，首先基于特征条件独立假设学习输入 输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 条件概率： 条件概率应该比较熟悉，P A B 表示事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率。计算公式如下： 贝叶斯定理： 独立性 事件的独立性： 假设 A，B是两个事件，如果满足等式： P AB P A P B ,则称时间A，B相互独立. 由条件概率 ...
2018-05-20 20:08 2 889 推荐指数：
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