1
правка
Изменения
м
→Многомерная модель: исправил опечатку в формуле
Тогда можно подсчитать оптимальные оценки вероятностей того, что то или иное слово встречается в том или ином классе (при помощи лапласовой оценки):
<math>P(w_iw_t|c_j) = \frac{1 + \sum_{i=1}^{|D|} B_{it} \times P(c_j|d_i)}{2 + \sum_{i=1}^{|D|} P(c_j|d_i)}</math>
Априорные вероятности классов можно подсчитать как <math>P(c_j) = \frac{1}{|D|}\sum_{i=1}^{|D|}P(c_j|d_i)</math>. Классификация происходит как обычно — максимизацией правдоподобия: <math>c = argmax_{j}P(c_j)P(d_i|c_j) = argmax_{j}(\log{\sum_{i=1}^{|D|}P(c_j|d_i)} + \sum_{t=1}^{|V|}\log{(B_{it} \times P(w_t|c_j) + (1 - B_{it}) \times (1 - P(w_t|c_j)))})</math>.
