多項樸素貝葉斯爲OpenCV的

Question

我在找寫在C/C++爲使用OpenCV的一個多項樸素貝葉斯分類。

我在尋找算法（或現成的實現），因爲它會更有幫助，因爲我試圖瞭解它是如何工作的？

Answer 1

樸素貝葉斯分類器是一種衆所周知的分類算法。特別是在文本分類領域，所以我會拿它來解釋。

假設我們每個文件可以用文字{w1,w2,w3, ... , wn} 的集合來表示每個文件屬於某個預定義的類的一些培訓文檔{d1 , d2 , d3 , ... , dm}（以二進制的情況(c_0,c_1)這裏） 我們的任務是一些新的輸入分類將文件d分成c_0或c_1類。

一個直觀的方法是採取最大似然估計： 就是

output c_0 if P(d | c_0) > P(d | c_1) and vice versa. 

所以我們d的定義中，我們可以通過

P(d | c_0) = P({w1,w2,w3...,wn} | c_0) 

寫的標準，因爲計算這個聯合給定類的概率是如此複雜。所以我們做出一個強有力的假設，即語言在課堂上是相互獨立的。 這樣導致我們

P(d | c_0) = P({w1,w2,w3...,wn} | c_0) = P(w1|c_0)*P(w2|c_0)*P(w2|c_0)...*P(wn|c_0) 

每個P(w | c)可以很容易地計算詞的頻率計數w的C類。

這個強有力的假設是名爲「天真」的原因，因爲我們只是天真地爲每個單詞進行系列乘法。

終於採取answer = argmax P(d | c_0) , P(d | c_1)將結束該算法

我在您的域名猜你在找什麼類似於文本分類，除非你需要提取的特徵是不同的。