朴素bayes公式分类器

理论问题
朴素贝叶斯文本分类模型分为两种：

    * 文档型
    * 词频型

都是使用下式计算进行分类：

      cNB=arg Max( P(cj) * ∏1C P(xi|cj) )
      其中，P(cj)为类别j的先验概率，P(xi|cj)为特征量 xi在类别cj的类条件概率

上次的分类模型属于文档型的，正确率约为50%左右，理论上朴素贝叶斯分类的正确率可以达到80%以上。文档型的正确率很低，主要原因是训练库的以分文本质量低下。目前我们已经在着手自己收集训练数据了，提高训练库的质量。

先验概率计算
先验概率计算方式有两种：

    * 文档型 不考虑词频在各分类下的出现次数，仅考虑各分类下文档的数目。如下式计算：
      P(cj)=N(C=cj)/N
      其中，N(C=cj)表示类别cj中的训练文本数量； N表示训练文本集总数量。
    * 词频型 考虑单词在各分类文档中出现的频次，如下式计算：
      P(cj)=V∑k=1TF(X=xk, C=cj)/W∑m=1V∑ k=1TF(X=xk, C=cm)
      其中，V表示特征词表中总单词（属性）数，TF(X=xi, C=cj) 表示属性xi在类cj中出现次数之和，W表示总类别数目。

注意：类条件概率的计算方式必须与先验概率的计算方式匹配，如果先验概率是用文档型 计算的，那么类条件概率也必须使用文档型计算方式，反之亦然。

类条件概率
类条件概率的计算有两种方式：

    * 文档型 不考虑单词在文档中的出现频次，仅考虑单词在文档中是否出现。 0表示未出现，1表示出现。 如下式计算：
      P(xj|cj)=( N(X=xi, C=cj )+1 ) / ( N(C=cj)+V )
      其中，N(X=xi, C=cj）表示类别cj中包含属性x i的训练文本数量；N(C=cj)表示类别cj中的训练文本数量；V表示类别的总数。
    * 词频型 考虑单词在文档中出现的频次，如下式计算：
      P(xj|cj)=( TF(X=xi, C=cj)+1) / ( V+V∑k=1TF(X=xk, C=cj) )
      其中，V表示特征词表中总单词（属性）数，TF(X=xi, C=cj) 表示属性xi在类cj中出现次数之和。

注意：

    * 类条件概率的计算方式必须与先验概率的计算方式匹配，如果先验概率是用文档型 计算的，那么类条件概率也必须使用文档型计算方式，反之亦然
    * 为避免类条件概率结果为0，采用了拉普拉斯概率估计

关于训练库的预处理

为了提高分类的效率和准确率，必须对训练库进行预处理。主要预处理步骤如下：

   1. 读取某一分类下的所有训练文本
   2. 对这些文本进行分词处理
   3. 通过词性、词长过滤无用词
   4. 将剩下的词作为这一分类的特征结果并保存成文本

目前实现的训练库预处理器主要是针对词频分类模型的。