A Note on Naive Bayes Classifiers Hiroya Takamura takamura@pi.titech.ac.jp 平成 20 年 1 月 25 日 概 要 Naive Bayes Classifiers. 1 ナイーブ・ベイズ分類器(Naive Bayes Classifiers) 今度は, 確率が登場する. ラベル付事例から, ある事例が各クラスに属する確率を求め, その確率が最も大き いクラスのラベルを割り当てる. ここでは, 簡単のため, xi は, 0 もしくは 1 以上のどちらかの値を取るとする. まず, ベイズの定理をおさらいする. P(A|B) = P(B|A)P(A) P(B) (1) つまり, B が起こった時の A が起こる確率を知りたいのだが, 直接は計算できないので, 右辺の計算式を用いる というわけである. これを文書分類で考えると