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第5章樸素貝葉斯問(wèn)題某種特定的癌癥的患病率為0.1%。現(xiàn)有一檢測(cè)方法：患者中檢測(cè)為陽(yáng)性的概率為95%。健康人群中檢測(cè)為陽(yáng)性的概率為2%。如果被檢測(cè)為陽(yáng)性，實(shí)際患上這種癌癥的概率是多少？計(jì)算患癌概率貝葉斯公式P(H)被稱為先驗(yàn)概率（priorprobability）P(D|H)被稱為似然概率（likelihoodprobability）P(H|D)被稱為后驗(yàn)概率（posteriorprobability）三個(gè)概念樸素貝葉斯計(jì)算案例身高“高”體重“中”鞋碼“中”是男還是女？詞頻TF一個(gè)單詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)。逆向文檔頻率IDF一個(gè)單詞在文檔中的區(qū)分度。TF-IDF值TF-IDF=TF*IDF

詞項(xiàng)在少數(shù)文檔中多次出現(xiàn)時(shí)，權(quán)重值最大，區(qū)分能力最強(qiáng)。

詞項(xiàng)在一篇文檔中出現(xiàn)次數(shù)很少，或在很多文檔中出現(xiàn)，權(quán)重值次之，或者說(shuō)區(qū)分能力一般。詞項(xiàng)在所有文檔中都出現(xiàn)，權(quán)重值最小。計(jì)算TF-IDF假設(shè)一個(gè)文件夾里一共有10篇文檔，其中一篇文檔有1000個(gè)單詞，“this”這個(gè)單詞出現(xiàn)20次，“bayes”出現(xiàn)了5次?！皌his”在所有文檔中均出現(xiàn)過(guò)，而“bayes”只在2篇文檔中出現(xiàn)過(guò)。我們來(lái)計(jì)算一下這兩個(gè)詞語(yǔ)的TF-IDF值。sklearn的三種算法高斯樸素貝葉斯特征變量是連續(xù)變量，符合高斯分布比如說(shuō)人的身高，物體的長(zhǎng)度。多項(xiàng)式樸素貝葉斯特征變量是離散變量，符合多項(xiàng)分布在文檔分類中特征變量體現(xiàn)在一個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)或者是單詞的TF-IDF值等。伯努利樸素貝葉斯特

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