solution

Multinomial Naive Bayes với làm mịn Laplace. Có $K$ lớp, từ điển kích thước $V$. Cho ma trận đếm từ $\text{count}_{c,v}$ (số lần từ $v$ xuất hiện trong dữ liệu huấn luyện của lớp $c$), tiên nghiệm $P(c)$, và vector đặc trưng $x$ (số lần mỗi từ xuất hiện trong tài liệu cần phân loại).

Xác suất từ có làm mịn: $\theta_{c,v} = \dfrac{\text{count}_{c,v} + \alpha}{\sum_{v'}\text{count}_{c,v'} + \alpha V}$.

Điểm của lớp $c$: $s_c = \log P(c) + \sum_v x_v \log \theta_{c,v}$.

Dự đoán lớp có điểm lớn nhất; nếu hòa chọn chỉ số lớp nhỏ hơn. In ra chỉ số lớp.