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文档简介
第5章朴素贝叶斯问题某种特定的癌症的患病率为0.1%。现有一检测方法：患者中检测为阳性的概率为95%。健康人群中检测为阳性的概率为2%。如果被检测为阳性，实际患上这种癌症的概率是多少？计算患癌概率贝叶斯公式P(H)被称为先验概率（priorprobability）P(D|H)被称为似然概率（likelihoodprobability）P(H|D)被称为后验概率（posteriorprobability）三个概念朴素贝叶斯计算案例身高“高”体重“中”鞋码“中”是男还是女？词频TF一个单词在文档中出现的次数。逆向文档频率IDF一个单词在文档中的区分度。TF-IDF值TF-IDF=TF*IDF
词项在少数文档中多次出现时，权重值最大，区分能力最强。
词项在一篇文档中出现次数很少，或在很多文档中出现，权重值次之，或者说区分能力一般。词项在所有文档中都出现，权重值最小。计算TF-IDF假设一个文件夹里一共有10篇文档，其中一篇文档有1000个单词，“this”这个单词出现20次，“bayes”出现了5次。“this”在所有文档中均出现过，而“bayes”只在2篇文档中出现过。我们来计算一下这两个词语的TF-IDF值。sklearn的三种算法高斯朴素贝叶斯特征变量是连续变量，符合高斯分布比如说人的身高，物体的长度。多项式朴素贝叶斯特征变量是离散变量，符合多项分布在文档分类中特征变量体现在一个单词出现的次数或者是单词的TF-IDF值等。伯努利朴素贝叶斯特
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