摘要：
昨天实现了一个基于贝叶斯定理的的文本分类，贝叶斯定理假设特征属性（在文本中就是词汇）对待分类项的影响都是独立的，道理比较简单，在中文分类系统中，分类的准确性与分词系统的好坏有很大的关系，这段代码也是试验不同分词系统才顺手写的一个。 试验数据用的sogou实验室的文本分类样本，一共分为9个类别，每个类别文件夹下大约有2000篇文章。由于文本数据量确实较大，所以得想办法让每次训练的结果都能保存起来，以便于下次直接使用，我这里使用序列化的方式保存在硬盘。 训练代码如下： 1 /** 2 * 训练器 3 * 4 * <a href="http://my.oschina.net/a... 阅读全文
摘要：
贝叶斯推断及其互联网应用作者：阮一峰一、什么是贝叶斯推断贝叶斯推断（Bayesian inference）是一种统计学方法，用来估计统计量的某种性质。它是贝叶斯定理（Bayes' theorem）的应用。英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）在1763年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。贝叶斯推断与其他统计学推断方法截然不同。它建立在主观判断的基础上，也就是说，你可以不需要客观证据，先估计一个值，然后根据实际结果不断修正。正是因为它的主观性太强，曾经遭到许多统计学家的诟病。贝叶斯推断需要大量的计算，因此历史上很长一段时间，无法得到广泛应用。只有计算机诞生以后 阅读全文