naivebayes 朴素贝叶斯分类器原理
公式分解：
1.p(word|categroy)=p(分类category的文档中出现word的文档总数)/分类category总文档数
p(word|categroy)意思为在category分类中word出现的概率
2.p(doc|categroy)=p(word1|categroy)*p(word2|categroy)*...*p(wordn|categroy)
p(doc|categroy)文档属于某个分类的概率
3.p(categroy|doc)=p(doc|categroy)*p(categroy)/p(doc)
p(categroy|doc) 指定文档doc为categroy分类的概率
假如有十个分类，分别计算指定文档这个十个类的概率，即p(categroy|doc)，值最大的就是这个文档的分类
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