OpenCV的多项式朴素贝叶斯

Question

我正在寻找一个多项式朴素贝叶斯分类器，用C/C++编写，与OpenCV一起使用。

我正在寻找算法(或现成的实现)，因为它将更有帮助，因为我正在试图了解它是如何工作的？

Answer 1

朴素贝叶斯分类器是一种著名的分类算法.特别是在文本分类领域，所以我会把它作为解释。

假设我们有一些培训文档{d1 , d2 , d3 , ... , dm}，其中每个文档可以用单词集合{w1,w2,w3, ... , wn}表示，并且每个文档都属于某种预定义的类集(这里以二进制案例(c_0,c_1)为例)，我们的任务是将一些新的输入文档d分类为类c_0或类c_1。

一种直观的方法是采用最大似然估计:也就是说，

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

因此，根据d的定义，我们可以用

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

由于计算这个联合概率，给定的类是如此复杂。因此，我们有一个强烈的假设，即单词是相互独立的，取决于课堂。所以这导致了我们

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)

其中，每个P(w | c)都可以很容易地计算为c类中单词w的频率计数。

这个强烈的假设是“朴素”这个名字的原因，因为我们只是天真地为每个单词做级数乘法。

最后，采用answer = argmax P(d | c_0) , P(d | c_1)将结束该算法

我想在您的领域中，您所看到的是类似于文本分类，除了您需要提取的功能是不同的。