第二十讲 朴素贝叶斯分类上
贝叶斯原理的几个概念：
先验概率： 通过经验判断事情发生的概率。
后验概率： 发生结果后推测原因的概率。
条件概率： B发生条件下A的概率。
似然函数： 描述概率可能性的参数。
贝叶斯原理就是求解后验概率。贝叶斯公式为：
朴素贝叶斯
是一种简单但强大的预测建模算法。假设每个输入变量都是独立的。需要统计属性的条件概率。
为训练朴素贝叶斯模型，需要将类别概率和条件概率在训练数据中计算出来，之后可以用贝叶斯原理对新数据进行预测。
朴素贝叶斯分类工作原理
例如，判断陌生人的性别，我们可以根据以往经验（训练好的模型），身高、体重、头发长短（数据）等角度，来判断。
数据可以分为两种：
1、离散数据案例
以上是以往经验，现给新数据：身高“高”，体重“中”，鞋码“中”，判断性别。
用A代表属性，用C代表类别，用贝叶斯公式可得出：
公式中，分母是一样的，求分子最大值。假设Ai相互独立，则P(A1A2A3|Cj)=P(A1|Cj)P(A2|Cj)P(A3|Cj)
因此可以求出P(A1A2A3|C1)>P(A1A2A3|C2)，应为男性。
连续数据案例
则身高180、体重120、鞋码41，判断性别。
这时，可以假设身高、体重和鞋码都呈正态分布，通过样本，算出均值和方差，即正态分布的密度函数。将值代入函数就可以求出概率，用EXCEL中的NORM.DIST(180,均值,标准差,0)可以直接计算，P(A1|C1)=NORM.DIST(180,179.5,3.697,0)=0.1069；
最终求得P(A1A2A3|C1)=4.9169e-6，P(A1A2A3|C2)=2.7244e-9，则为男性的概率大。
朴素贝叶斯分类器的工作流程
朴素贝叶斯分类器常用于文本分类。
总结：