TWCNB分類器を試㙠- Negative/Positive Thinkingã¯ã˜ã‚㫠テã‚スト分類ã§ã‚ˆã使ã‚れるNaive Bayesã«ã¯ã„ãã¤ã‹ã®åŽ³ã—ã„仮定やæ¡ä»¶ãŒã‚ã‚Šã€ãã‚Œã«ã‚ˆã£ã¦æ€§èƒ½ãŒè½ã¡ã¦ã—ã¾ã£ã¦ã„る。 経験則をã„ã‚ŒãŸã‚Šã—ã¦æ€§èƒ½ã‚’å‘上ã•ã›ãŸTWCNB分類器を試ã—ã¦ã¿ã‚‹ã€‚ å¤šé …ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã«ã‚ˆã‚‹NaiveBayes l_MNB(d) = argmax_c{ log P(c) + Σ_w{f_w * log P(w|c) } } l_MNB(d) : å¤šé …ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã§ã®æ–‡æ›¸dã®äºˆæ¸¬ã‚¯ãƒ©ã‚¹ãƒ©ãƒ™ãƒ« P(c) : クラスcã§ã‚る確率 f_w : 文書ã§ã®å˜èªžwã®å‡ºç¾é »åº¦ P(w|c) : クラスcã§ã®å˜èªžwã®å‡ºç¾ç¢ºçŽ‡ P(w|c)ã®æŽ¨å®šå€¤=(N_cw + α_w) / (Σ_w {N_cw} + å˜èªžã®ç¨®é¡žæ•°) N_cw : クラスcã§å˜èªžwãŒå‡ºç¾ã™ã‚‹è¨“練文書数 α_w : パラメータ(=1) ã€ãƒ¡ãƒ¢ã€‘P(c)ã®æŽ¨å®šå€¤=(N_c + α_c) / (Σ_c {N_c} + ク
å„種分類器ã®åˆ†é¡žç²¾åº¦ã‚’示ã—ãŸçµµãŒãŠã‚‚ã—ã‚ã„ - Blog::kimuras
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