naivebayes 樸素貝葉斯分類器原理
公式分解：
1.p(word|categroy)=p(分類category的文檔中出現word的文檔總數)/分類category總文檔數
p(word|categroy)意思爲在category分類中word出現的概率
2.p(doc|categroy)=p(word1|categroy)*p(word2|categroy)*...*p(wordn|categroy)
p(doc|categroy)文檔屬於某個分類的概率
3.p(categroy|doc)=p(doc|categroy)*p(categroy)/p(doc)
p(categroy|doc) 指定文檔doc爲categroy分類的概率
假如有十個分類，分別計算指定文檔這個十個類的概率，即p(categroy|doc)，值最大的就是這個文檔的分類
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