Atitit 贝叶斯算法的原理以及垃圾邮件分类的原理

1.1. 最开始的垃圾邮件判断方法,使用contain包含判断,只能一个关键词,而且100%概率判断1

1.2. 元件部件串联定律1

1.3. 垃圾邮件关键词串联定律 表格法可视化贝叶斯定律1

1.4. 十一、最终的计算公式2

1.5. 。这时我们还需要一个用于比较的门槛值。Paul Graham的门槛值是0.9,概率大于0.9,2

1.1. 文氏图,可以很清楚地看到在事件B发生的情况下,事件A发生的概率就是P(A∩B)除以P(B)。

1.2. 最开始的垃圾邮件判断方法,使用contain包含判断,只能一个关键词,而且100%概率判断

那么肯定不适用。。所以使用概率算法,出现一个垃圾词语,比如发票,则会判断概率为90%。。比如在出现另外一个垃圾词,比如购买,那么判断概率就会上升 达到9x%...

1.3. 元件部件串联定律

当一个元件可靠性为70%的时候,那么俩个元件串联起来可靠性就降低了达到70%*70%=49%..

元件并联定律。可以提高可靠性,具体提升的百分点以下计算方法。。

1.4. 垃圾邮件关键词串联定律 表格法可视化贝叶斯定律

比如 如果出现 发票 这个词,那么此文件垃圾文件的概率为 90%。。

如果 出现 购买 这个词,垃圾文件概率为 80%

得到以下表格----------表格开始----------

词汇

垃圾邮件概率

正常邮件概率

发票

90%

10%

购买

80%

20%

购买发票

90*80=72%(舍弃掉此错误结构

10*20=2%

购买发票

1-2%=98%(根据正常邮件概率反向计算垃圾邮件概率

10*20=2%

--------表格结束=-------

表格解说。。几条规则

第一,如果只是出现发票一词,则垃圾邮件概率为90%,正常邮件概率自然为1-90%==10%

第2,如果只是出现购买一词,则垃圾邮件概率为80%,正常邮件概率自然为1-80%==20%

第三部,如果出现购买发票俩个次,则初步判断垃圾邮件概率为90%*80%=72%,正常邮件概率自然为10%*20%=2%

很明显,如果同时出现多个垃圾关键词。垃圾邮件的概率应该上升才对。。所以舍弃掉72%的错误计算结果。。

第四步。。那么得到正常邮件概率就是2%。。自然垃圾邮件概率就是1-2%==98%了。。。

1.5. 十一、最终的计算公式

将上面的公式扩展到15个词的情况,就得到了最终的概率计算公式:

P=1-(1-p1)*(1-p2)*(1-p3);

一封邮件是不是垃圾邮件,就用这个式子进行计算

1.6. 。这时我们还需要一个用于比较的门槛值。Paul Graham的门槛值是0.9,概率大于0.9,

表示15个词联合认定,这封邮件有90%以上的可能属于垃圾邮件;概率小于0.9,就表示是正常邮件。

有了这个公式以后,一封正常的信件即使出现sex这个词,

1.7. 解决F1和F2是连续变量,不适宜按照某个特定值计算概率。

但是这里有一个问题:F1和F2是连续变量,不适宜按照某个特定值计算概率。

一个技巧是将连续值变为离散值,计算区间的概率。比如将F1分解成[0, 0.05]、(0.05, 0.2)、[0.2, +∞]三个区间,然后计算每个区间的概率。在我们这个例子中,F1等于0.1,落在第二个区间,所以计算的时候,就使用第二个区间的发生概率。

参考资料

朴素贝叶斯分类器的应用 - 阮一峰的网络日志.html

作者:: 绰号:老哇的爪子 ( 全名::Attilax Akbar Al Rapanui 阿提拉克斯 阿克巴 阿尔 拉帕努伊 )

汉字名:艾提拉(艾龙),   EMAIL:1466519819@qq.com

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