朴素贝叶斯(Native Bayes),贝叶斯在现实使用中是怎么玩的?不是根据A|B的概率获得B|A的概率,在现实中的玩法是:

首先要明白贝叶斯是一种分类算法,因为是概率所以,他的应用领域其实是比较,那个分类的概率大就是哪个分类。

常场景是属性和结论,比如天气,风向,温度这些维度属性来推断是否适合打网球?

这里我们已经有了一些分类好的属性;然后,通过算法训练分析这些属性,建立模型,用于判断外界输入的属性是否适合打网球;

我们现在需要的公式是:根据已知的属性来判断某个分类的可能性,套用上面的公式,A就是分类,B就是一票属性(同时满足):

因为我们已经有了分类好的数据,知道那些属性场景下的分类,可以推知某个分类,所以相当于我们已经知道了:

注意,这里P(X1=u1...,Xm=Um)可以忽略因为所有的概率计算这个值都是常量;所以用于比较的计算可以忽略。于是公式可以做如下处理:

我们根据已知分类信息,可以推知P(xj=Uj|C=c)以及P(C=c)的概率,那么剩下的就是根据输入的属性信息获得的概率值来做连乘处理。

这样就完美的可以根据已知属性→分类的信息(做训练),来推断测试/生产的属性场景的各个分类的可能性,进而选出最大的Cpredict作为分类。

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