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naive bayes注意的一个点

其他 2018-08-12 14:16:12 阅读次数: 0

$P(A_{i}|B) = \frac{P(B|A_{i})*P(A_{i})}{P(B)}$

bayes公式如上

bayes分类器的本质实际是对 $P(A_{i}|B)$ 不好直接计算，转化为与 $P(B|A_{i})$ 的逆向条件概率，其中有一个重要的假设B中每个元素条件独立，这样，就可以讲 $P(B|A_{i})$ 的联合分布变成一个个 $P(B_{j}|A_{i})$ 单独的条件分布。对于给定的traindata，所有的 $P(A_{i})$ ， $P(B_{j}|A_{i})$ 都是可以统计出来的，P(B)则是一个常量，不起作用。

当traindata训练好之后，有一个问题。就是先验概率是否满足客观规律呢？？？traindata中的 $P(A_{i})$ 是不是和实际生活中 $P(A_{i})$ 一致？？？traindata的分布是不是真实分布？？？不得而知！

对于先验概率 $P(A_{i})$ ，当我们不知道真实分布的样子时，最直观的假设就是所有 $A_{i}$ 均匀分布（此时所有 $P(A_{i})$ 也完全相同），分类结果变成了 $P(A_{i}|B)\oe \prod P(B_{j}|A_{i})$ ，和似然概率成正比！

当traindata中 $A_{i}$ 分布和真实 $A_{i}$ 分布的可信度足够高时， $P(A_{i})$ 取traindata中的数值！

直接取所有 $A_{i}$ 均匀分布，很有可能和真实分布不符合，所以我们应该在test和valid数据集交叉验证中获取到最好的先验分布，先验概率其实就是个超参数

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转载自blog.csdn.net/Wzz_Liu/article/details/81303637

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