那么,如何计算p(tag1,tag2,tag3..._cate1)呢?这里要用到朴素贝叶斯的概念,就是说,我们认为,在一本书中的标签里,每个标签都是相互独立的,与对方是否出现没有关系.也就是说"计算机"和"经典"出现的概率互不相关,不会因为"计算机"出现了就导致"经典"出现的概率高.
所谓给新书分类,就是当已经完成了训练集的训练后(还记得吧?那100本手工分类的书就是训练集),这时候,我们要对第101本书进行分类.这本书不是训练集里的书,是新书.我们基于前面计算出来的公式里的几个元素,来对它进行分类.