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标题：垃极邮件分类型睡-施耐德按钮开关的选型手册

内容：褒10.2垃极邮件分类型睡document id cheap buy banking dinner the class 。 。 notspam 。 。 。 。 not spam 1 。 。 sp部n 。 。 spam 。 。 。 notsp缸n 。 。 。 notsp缸白。 。 1 not spam 。 。 not spam对于chi_statistics(dinner， spam)来说， a = 0， b=1 ，c斗，d=6， n =10 chi_statistics(dinner,spam) = 1 0气06 - 3叫)^2 1 (0+3)气1+6)气。+1 )(3+6) = 10吨13 7叫叼=0.11对于chi_statistics(the， spam)来说， a = 3, b=7,c=O,d=O, n =10 chi_statistics(the,spam) = 10 (3 0 _ 0叮)吃1(3+0)气7+0)(3+7沪(0+0)，除零溢出，因此\"the \"不作为分类特征。对于chi_statistics(cbeap， spam)来说， a = 3, b=l ，c=O，d司， n = 10. chi_ statistics( dinner呻am) = 10 (36 _ 0 1 )^2/(3+O)气1+印(3+1沪(0吨) = 1 0324/3叩4*6 =6.43信息增益(Inform.ation Gain)是广泛使用的特征远择方法。在信息论中，信息增益的概念是:某个特征的值对分类结果的确定程度增加了多少。信息增益的计算方法是:把文档集合D看成一个符合某种概率分布的信息源，依靠文档集合的信息娟和文档中词语的条件精之间信息量的增益关系确定该词语在文本分类中所能提供的信息量。词语w的信息量的计算，公式为: IG(w) H(D)-H(Dlw) = _ L di@o P(d;)Xlog1 P(矶)+艺刚川P(W)Ld，ωP(矶I w)xlog2 P(圳w)这里H(D)是P(C)的;楠，而H(Dlw)是条件;恼。因为涉及到取对数，因为这里的IG只有相对大小的意义。为了在Java中方便计算，可以简单地以e为底计算。计算cheap的信息增益: IG(cheap)= -P(spam)logP(spam )- P ( spam )logP( spam )+ P( cheap )P(spamlcheap )logP( spamlcheap)+ P(伽ap)P(石am I cheap )10的spam Icheap)+ ③〈氧·