詳解使用EM算法的半監督學習方法應用於朴素貝葉斯文本分類
1.前言 對大量需要分類的文本數據進行標記是一項繁瑣、耗時的任務，而真實世界中，如互聯網上存在大量的未標注的數據，獲取這些是容易和廉價的。在下面的內容中，我們介紹使用半監督學習和EM算法，充分結合大量未標記的樣本，以期獲得文本分類更高的准確率。本文使用的是多項式朴素貝葉斯作為分類器，通過EM ...
原文：監督學習——朴素貝葉斯分類理論與實踐
對於給定的訓練數據，首先基於特征條件獨立假設學習輸入 輸出的聯合概率分布，然后基於此模型，對給定的輸入x，利用貝葉斯定理求出后驗概率最大的輸出y。 條件概率： 條件概率應該比較熟悉，P A B 表示事件B已經發生的條件下，事件A發生的概率。計算公式如下： 貝葉斯定理： 獨立性 事件的獨立性： 假設 A，B是兩個事件，如果滿足等式： P AB P A P B ,則稱時間A，B相互獨立. 由條件概率 ...
2018-05-20 20:08 2 889 推薦指數：
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