貝氏定理

將「給定 X 事件已發生的前提下，Y 事件發生的條件機率」轉變成「給定 Y 事件已發生的前提下，X 事件發生的條件機率」的過程而已。

貝氏定理就是在算反機率。

Naive Bayes

根據機率預測的演算法之一，應用於分類問題

計算出個筆資料屬於某種標籤的機率，再將其歸類至機率最高的標籤

Extracting Features From Text Data

There are two approaches to convert unstructured data to a structured form.

1. Bag of Words Model (Bow 詞袋）

The model can be represented as a table containing the frequency of the words and the words themselves.

2. Vector Space Model

a. Term Document Matrix

• 將每個單詞視為一個特徵，頻率計數充當特徵/單詞的“強度”。
• 大多數 NLP 庫都有一個內置的常見停用詞列表。 停用詞是在整個語言中足夠常見的單詞，通常可以安全地刪除它們並且不認為它們很重要。

b. Computing Terms’ Weights

There are various approaches for determining the terms’ weights. The simple and frequently used approaches include:-

1. Binary weights

2. Term Frequency (TF)