This means, without knowing anythin

This means, without knowing anything about the tweet itself, we would be wise in
assuming the tweet to be positive.
The piece that is still missing is the calculation of and , which are the
probabilities for the two features and conditioned on class C.
This is calculated as the number of tweets in which we have seen that the concrete
feature is divided by the number of tweets that have been labeled with the class of
. Let's say we want to know the probability of seeing awesome occurring once in
a tweet knowing that its class is "positive"; we would have the following:

Kết quả (Việt) 1:

Điều này có nghĩa, mà không biết bất cứ điều gì về các tweet riêng của mình, chúng tôi sẽ là khôn ngoan tronggiả sử các tweet là tích cực.Các mảnh vẫn còn thiếu là tính toán của, và đó là cácxác suất cho hai tính năng và điều kiện trên lớp C.Điều này sẽ tính toán số lượng tweets trong đó chúng tôi đã thấy rằng bê tôngtính năng bị chia cắt bởi số lượng tweets đã được dán nhãn với các lớp học của. Giả sử chúng ta muốn biết khả năng nhìn thấy tuyệt vời xảy ra một lần trongmột tweet biết rằng lớp học của mình là "tích cực"; chúng tôi sẽ có các mục sau:

Kết quả (Việt) 2:

Điều này có nghĩa, mà không biết bất cứ điều gì về các tweet chính nó, chúng ta sẽ là khôn ngoan trong
giả định các tweet là tích cực.
Các mảnh mà vẫn còn thiếu là việc tính toán và, đó là
xác suất để hai tính năng và điều kiện trên lớp C.
Điều này được tính như số lượng tweets mà chúng ta đã thấy rằng bê tông
tính năng được chia cho số tweet đã được dán nhãn với các lớp
. Hãy nói rằng chúng tôi muốn biết khả năng nhìn thấy tuyệt vời xảy ra một lần trong
một tweet biết rằng lớp học của nó là "tích cực"; chúng tôi sẽ có các bước sau: