請求書と領収書の分類に取り組んでおり、ベルヌーイ モデルを使用します。
これは単純ベイズ分類器です:
P(c|x) = P(x|c) × P(c) / P(x)
私は P(c) クラスの事前確率を計算する方法を知っています。すべての単語が独立していると仮定しているため、P(x) は必要ありません。
式は次のようになります: P(c|x) = P(x|c) x P(c) P(x|c) を計算するには、すべての単語の確率 P(c|c|c) を計算する尤度法を実行します。 X) = P(x1|c)P(x2|c)*P(x3|c)....
私の質問は、可能性を計算した後、それを P(c) で乗算する必要があるかどうか、P(c|X) = P(x1|c)P(x2|c)*P(x3|c)... *P(c)?