3
правки
Изменения
м
Нет описания правки
Байесовская классификация является одним из самых простых, но не значит, что неэффективных, методов в классификации текстов. Данный алгоритм основан на принципе максимума апостериорной вероятности. Для классифицируемого объекта вычисляются функции правдоподобия каждого из классов, по ним вычисляются апостериорные вероятности классов. Объект относится к тому классу, для которого апостериорная вероятность максимальна.
Пусть <math>P(c_i|d)</math> {{---}} вероятность того, что документ, представленный вектором <math>d = (t_1, ..., t_n)</math>, соответствует категории <math>c_i</math> для <math>i = 1, ..., |C|</math>. Задача классификатора заключается в том, чтобы подобрать такие значения <math>c_i</math> и <math>d</math>, при которых значение вероятности <math>P(c_i|d)</math> будет максимальным: <math>c_m = \underset{c \in C}{\operatorname{argmax}} \, P(c|d)</math> Подробно данный алгоритм описан байесовская классификация описана в [[Байесовская классификация|соответствующей статье]].
Преимущества метода:
