樸素貝葉斯分類的M估計推導

      在使用樸素貝葉斯方法進行文本分類時，若是待分類的文本包含某個屬性值在訓練樣本中不存在，則類條件機率爲0，方法 這時候算出的全部類別的後驗機率都是0，致使沒法對文本分類。通常可採用M估計（M-Estimate）來平滑類條件機率的計算，從而獲得非0的可比較的近似機率值，達到分類的目的。im         設 文本由一個屬性向量x=(x1,x2,x3,...xn)表示，給定分類集合Y={y

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