因为
所以
假设组成事件d的{x1,x2,x3…}相互独立，所以
朴素贝叶斯分类在处理文本分类问题（比如识别垃圾邮件）时候效果非常好，且计算高效，当然这里的“计算”不包括样本训练。
p.s 在样本训练阶段，需要选出几千上万个特征词，此时可通过计算特征词的information gain的方法来进行筛选。
naivebayes.pdf
因为
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假设组成事件d的{x1,x2,x3…}相互独立，所以
朴素贝叶斯分类在处理文本分类问题（比如识别垃圾邮件）时候效果非常好，且计算高效，当然这里的“计算”不包括样本训练。
p.s 在样本训练阶段，需要选出几千上万个特征词，此时可通过计算特征词的information gain的方法来进行筛选。
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