Java TrainSampleDataManager.sampleWordKindCount Examples

Example #1

File: MultinomialModelNaiveBayes.java Project: hbwzhsh/RDMP1

  /**
   * @Title: classConditionalProbability @Description: 多项式朴素贝叶斯类条件概率
   * 类条件概率P(tk|c)=(类c下单词tk在各个文档中出现过的次数之和+1)/(类c下单词总数+|V|) V是训练样本的单词表（即抽取单词，单词出现多次，只算一个），
   * |V|则表示训练样本包含多少种单词。 P(tk|c)可以看作是单词tk在证明d属于类c上提供了多大的证据， 而P(c)则可以认为是类别c在整体上占多大比例(有多大可能性)
   *
   * @param @return
   * @return BigDecimal
   * @throws
   */
  public static BigDecimal classConditionalProbability(String classifier, String word) {
    BigDecimal molecular =
        new BigDecimal(TrainSampleDataManager.wordInClassCount(word, classifier) + 1);
    BigDecimal denominator =
        new BigDecimal(
            TrainSampleDataManager.classWordCount(classifier)
                + TrainSampleDataManager.sampleWordKindCount());

    return molecular.divide(denominator, 10, BigDecimal.ROUND_CEILING);
  }