1. rindo

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-[WIP] 機械学習初心者がナイーブベイズに手を出してみる (1)
+機械学習初心者がナイーブベイズに手を出してみる (1) - 理論編
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- 若干編集中です。
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## このページ
機械学習初心者、Python初心者なので基本的に参考にさせていただいたページを読み解く感じになると思います。
## 条件付き確率(ベイズの定理)って??
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参考 : [高校数学の美しい物語](http://mathtrain.jp/bayes)
## ナイーブベイズに挑戦
-さて、本題です(長かった..)。ナイーブベイズとは単純ベイズとも言います。
+さて、本題です。ナイーブベイズとは単純ベイズとも言います。
先ほどのベイズの定理を少し変形して、文章のカテゴライズをしようという目的に使われるみたいです。
```math
P(cat|doc) = \frac{P(cat)P(doc|cat)}{P(doc)}\propto P(cat)P(doc|cat)
```
@@ -139,10 +137,14 @@
P(word_k|cat) = \frac{カテゴリ(cat)内での単語(word)の出現回数 + 1}{カテゴリ(cat)に出てきた単語の総数 + 総単語数}
```
となります。
+機械学習初心者がナイーブベイズに手を出してみる (2) - 実装編
+
+で実装したいと思います。
+
#### 参考
以下のサイトを非常に参考にさせていただきました。ありがとうございました。
* [ナイーブベイズを用いたテキスト分類](http://aidiary.hatenablog.com/entry/20100613/1276389337)