朴素贝叶斯分类的M估计推导

      在使用朴素贝叶斯方法进行文本分类时，若是待分类的文本包含某个属性值在训练样本中不存在，则类条件几率为0，方法 这时候算出的全部类别的后验几率都是0，致使没法对文本分类。通常可采用M估计（M-Estimate）来平滑类条件几率的计算，从而获得非0的可比较的近似几率值，达到分类的目的。im         设 文本由一个属性向量x=(x1,x2,x3,...xn)表示，给定分类集合Y={y

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