樸素貝葉斯
2019.11.21
貝葉斯方法是乙個歷史悠久，有著堅實的理論基礎的方法，同時處理很多問題時直接而又高效，很多高階自然語言處理模型也可以從它演化而來。因此，學習貝葉斯方法，是研究自然語言處理問題的乙個非常好的切入口。
貝葉斯公式就一行：
而它其實是由以下的聯合概率公式推導出來：
其中p(y)叫做先驗概率，p(x|y)叫做後驗概率，p(y,x)叫做聯合概率。
結論 p(x,y)聯合概率 ==p(y)先驗概率 ×p(x|y)後驗概率
沒了，貝葉斯最核心的公式就這麼些。
下面是對貝葉斯的一些理解
p(x,y)聯合概率，即x,y同時發生的概率。
p(x,y)聯合概率，xy同時發生的概率=p(x)x發生的概率 × p(y|x) x條件下y發生的概率
p(x,y)聯合概率，xy同時發生的概率=p(y)y發生的概率 × p(x|y) y條件下x發生的概率
以p(x,y)=p(y|x)*p(x)=p(x|y)*p(y)
在乙個大的統計樣本之中 p(x),p(y),p(x|y) p(y|x)的概率都是可以從樣本中統計得來 所以一切都變得可以計算，我們假設所有的樣本 都符合這樣的xy 聯合分布 那麼就可以計算出我們想要的結果 比如在p（y|x) 在x特徵下屬於y的概率
p（x)= x特徵的總樣本/ 所有樣本
p(y|x)= x特徵中屬於y的樣本數量/x特徵所有樣本
p(y) = 屬於y類的樣本/所有樣本
p(x|y)=y類中有x特徵的樣本/y的總樣本
以下是我的理解過程：
條件概率，全概率公式，貝葉斯公式，樸素貝葉斯
本文摘自黃清龍等編著的 概率論與數理統計 我們以乙個例子來闡述樸素貝葉斯思想。例子來自樸素貝葉斯分類 原理 假設根據以前的經驗獲得如下的資料。然後給你乙個新的資料 身高 高 體重 中 鞋碼 中 請問這個人是男還是女？判斷是男還是女，是分類問題，記男為c1，女為c2。身高體重鞋碼是樣本x的屬性，記x1...
樸素貝葉斯
樸素貝葉斯演算法是一種基於概率統計的分類方法，它主要利用貝葉斯公式對樣本事件求概率，通過概率進行分類。以下先對貝葉斯公式做個了解。對於事件a b，若p b 0，則事件a在事件b發生的條件下發生的概率為 p a b p a b p b 將條件概率稍作轉化即可得到貝葉斯公式如下 p a b p b a ...
樸素貝葉斯
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