complement naive Bayes - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」多項モデル† 単純ベイズで文書分類をする場合によく用いられるのが多項モデル． 単純ベイズでは，文書 \(\mathbf{x}_i\) が与えられたとき，クラス \(c\) になる確率は次式 \[\Pr[c|\mathbf{x}]\propto\Pr[\mathbf{x}|c]\Pr[c]\] \(w\) 種類の語があるとき，文書ベクトル \(\mathbf{x}_i=(x_{i1},x_{i2},\ldots,x_{iw})\) の要素は，語 \(j\) が文書 \(i\) 内で生じる回数． 多項モデルでは，この要素の頻度が多項分布に従うとする．クラス \(c\) の任意の文書のある語を選んだとき，その語が語 \(j\) である確率を \(\theta_{cj}\) で表す．すると，文書 \(\mathbf{x}_i\) は次式で決まるクラスに分類される \[\arg\max_c=\ln\
