支持 TF-IDF 的 Naive Bayesian 分类。
特点：
条件概率和“对数似然”分值。
下溢检测。
分类器简单持久。
统计。
举例1 (plain no tf-idf)
使用分类器，先创建一个分类并测试：
import . "bayesian"const (
Good Class = "Good"
Bad Class = "Bad")
classifier := NewClassifier(Good, Bad)goodStuff := []string{"tall", "rich", "handsome"}badStuff := []string{"poor", "smelly", "ugly"}
classifier.Learn(goodStuff, Good)
classifier.Learn(badStuff, Bad)
然后你可以查明每个类的分值类的数据所属:
scores, likely, _ := classifier.LogScores(
[]string{"tall", "girl"}
)
分数的大小表示或然性。另外（但浮溢的一些风险），但可以得到实际的概率:
probs, likely, _ := classifier.ProbScores(
[]string{"tall", "girl"}
)
举例2 (TF-IDF)
在分类方法（LogScore，ProbSafeScore，ProbScore）之前，要使用TF-IDF分类，首先必须创建一些类和测试它，之后你需要调用ConvertTermsFreqToTfIdf() 。
import . "bayesian"const ( Good Class = "Good"
Bad Class = "Bad")classifier := NewClassiferTfIdf(Good, Bad) // Extra constructorgoodStuff := []string{"tall", "rich", "handsome"}badStuff := []string{"poor", "smelly", "ugly"}
classifier.Learn(goodStuff, Good)
classifier.Learn(badStuff, Bad)
classifier.ConvertTermsFreqToTfIdf() // IMPORTANT !!
然后你可以查明每个类的分值和类的数据所属 :
scores, likely, _ := classifier.LogScores(
[]string{"tall", "girl"}
)
分数的大小表示似然性。另外（但浮溢的一些风险），但可以得到实际的概率:
probs, likely, _ := classifier.ProbScores(
[]string{"tall", "girl"}
)-
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