Udacity机器学习入门笔记1-朴素贝叶斯

Udacity机器学习入门笔记1-朴素贝叶斯

1.监督学习与非监督学习的区别

监督学习是从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入输出，也可以说是特征和目标。
无监督学习是输入数据没有被标记，也没有确定的结果。样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类（聚类，clustering）试图使类内差距最小化，类间差距最大化。

2.决策面

当决策面为直线的时候，我们称它为线性决策面
机器学习算法所做的是 获取数据->并将其转化成一个决策面（D.S)

3.朴素贝叶斯

朴素贝叶斯法（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入 x ，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 y 。朴素贝叶斯法是基于概率论的分类算法。

3.1 先验概率

先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率。
假设某公园中一个人是男性为事件 Y=ymen ,是女性则是 Y=ywomen ；其中 P(Y=ymen)与P(Y=ywomen) 可以根据例子中“该公园中男女比例通常为 2:1 ” 这一以往经验求得：P(Y=ymen)= $\frac{2}{3}$ 以及 P(Y=ywomen)= $\frac{1}{3}$。

3.2 条件概率

条件概率是指在事件Y=y已经发生的条件下，事件X=x发生的概率。条件概率可表示为P(X=x| Y=y)。而条件概率计算公司为：
$P(X=x|Y=y) = \frac{P(X=x,Y=y)}{P(Y=y)}$
其中 P(X=x,Y=y) 是联合概率，也就是两个事件共同发生的概率。而 P(Y=y)以及P(X=x) 是先验概率。

3.3 全概率公式

全概率公式是指：如果事件 Y=y1,Y=y2,…,Y=yn 可构成一个完备事件组，即它们两两互不相容，其和为全集。则对于事件 X=x 有：
$P(X=x) = \sum_{i=1}^n{P(Y=y_i)P(X=x|Y=y_i)}$

3.4后验概率

后验概率是指，某事件 X=x 已经发生，那么该事件是因为事件 Y=y 的而发生的概率。
后验概率的计算要以先验概率为基础。后验概率可以根据通过贝叶斯公式，用先验概率和似然函数计算出来。
贝叶斯公式如下：
$P(Y=y_{men}|X=x_1) = \frac{P(X=x_1|Y=y_{men})P(Y=y_{men})}{P(X=x_1)}=\frac{P(X=x_1|Y=y_{men})P(Y=y_{men})}{\sum_{i={men,women}}P(Y=y_i)P(X=x_1|Y=y_i)}$
其中 $P(Y=y_{men}|X=x_1)$为所求后验概率， $P(X=x_1|Y=y_{men})$为条件概率，P(Y=ymen) 为先验概率，P(X=x1)= $\sum_{i={men,women}}P(Y=y_i)P(X=x_1|Y=y_i)$ 为全概率公式。
而朴素贝叶斯算法正是利用以上信息求解后验概率，并依据后验概率的值来进行分类。

3.5朴素贝叶斯的推导

对于样本集:
$D=\{(x_1^{(1)},x_2^{(1)},\cdots,x_n^{(1)},y_1),(x_1^{(2)},x_2^{(2)},\cdots,x_n^{(2)},y_2),\cdots,(x_1^{(m)},x_2^{(m)},\cdots,x_n^{(m)},y_m)\}$
其中 m 表示有 m 个样本， n 表示有 n 个特征。 $y_i$,i=1,2,…,m 表示样本类别，取值为 {C1,C2,…,CK} 。
先验概率为：
$P(Y=C_k),k=1,2,...,K$
条件概率为（依据条件独立假设）：
$P(X=x|Y=C_k)=P(X_1=x_1,X_2=x_2,\ldots,X_n=x_n|Y=C_k)=\prod _{j=1}^nP(X_j=x_j|Y=C_k)$
则后验概率为：
$P(Y=C_k|X=x) = \frac{P(X=x|Y=C_k)P(Y=C_k)}{\sum_kP(X=x|Y=C_k)P(Y=C_k)}$
将条件概率公式带入得：
$P(Y=C_k|X=x) = \frac{\prod _{j=1}^nP(X_j=x_j|Y=C_k)P(Y=C_k)}{\sum_k\prod _{j=1}^nP(X_j=x_j|Y=C_k)P(Y=C_k)}$
上式为朴素贝叶斯分类的基本公式。于是，朴素贝叶斯分类器可表示为：
$P(Y=C_k|X=x) =argmax_{C_k} \frac{\prod _{j=1}^nP(X_j=x_j|Y=C_k)P(Y=C_k)}{\sum_k\prod _{j=1}^nP(X_j=x_j|Y=C_k)P(Y=C_k)}$
由于分母对所有的 $C_k$ 都是相同的，所以：
$P(Y=C_k|X=x) =argmax_{C_k} {\prod _{j=1}^nP(X_j=x_j|Y=C_k)P(Y=C_k)}$
$argmax_{C_k}$表示取使后面式子最大的参数 $C_k$。

3.6参数估计

3.6.1 极大似然估计

针对样本集我们可以利用极大似然估计计算出以下一些信息：
先验概率：
$P(Y=C_k) = \frac{\sum_{i=1}^m{I(y_i=C_k)}}{m},k=1,2,\cdots,K$
其中 $\sum_{i=1}^m{I(y_i=C_k)}$计算的是样本类别为 $C_k$的总数。先验概率计算的是类别 $C_k$在样本集中的频率。
条件概率：
$P(X_j=a_{jl}|Y=C_k) = \frac{\sum_{i=1}^m{I(x_j^{(i)}=a_{jl},y_i=C_k)}}{\sum_{i=1}^m{I(y_i=C_k)}}$
其中第 j 个特征的取值可能是 { $a_{j1},a_{j2},...,a_{jh}$} ，共 h 个。该条件概率指的是，在样本类别为 $C_k$ 的子样本集中，第 j 个特征取值为 ajl 的样本的频率。

3.6.2 贝叶斯估计

为了弥补极大似然估计中可能出现概率值为0的情况（也就是某个事件出现的次数为0）。于是使用贝叶斯估计，如下：
先验概率：
$P(Y=C_k) = \frac{\sum_{i=1}^m{I(y_i=C_k)+\lambda}}{m+K\lambda},k=1,2,\cdots,K$
其中 K 为类别的个数。
条件概率：
$P(X_j=a_{jl}|Y=C_k) = \frac{\sum_{i=1}^m{I(x_j^{(i)}=a_{jl},y_i=C_k)+\lambda}}{\sum_{i=1}^m{I(y_i=C_k)+S_j\lambda}}$
其中 $S_j$ 为特征 $X_j$ 取值的个数 h 。

3.7 朴素贝叶斯算法过程

样本集:
$D=\{(x_1^{(1)},x_2^{(1)},\cdots,x_n^{(1)},y_1),(x_1^{(2)},x_2^{(2)},\cdots,x_n^{(2)},y_2),\cdots,(x_1^{(m)},x_2^{(m)},\cdots,x_n^{(m)},y_m)\}$
其中 $y_i$,i=1,2,…,m 表示样本类别，取值为 { $C_1,C_2,...,C_K$} 。

1. 计算先验概率：求出样本类别的个数 K 。对于每一个样本 Y= $C_k$ ，计算出 P(Y= $C_k$) 。其为类别 $C_k$在总样本集中的频率。
2. 计算条件概率：将样本集划分成 K 个子样本集，分别对属于 $C_k$ 的子样本集进行计算，计算出其中特征 $Xj=a_{jl}$的概率： $P(Xj=a_{jl}|Y=C_k)$。其为该子集中特征取值为 $a_{jl}$ 的样本数与该子集样本数的比值。
3. 针对待预测样本 $x^{test}$ ，计算其对于每个类别 $C_k$ 的后验概率： $P(Y=C_k|X=x^{test}) = {\prod _{j=1}^nP(X_j=x_j^{test}|Y=C_k)P(Y=C_k)}$。概率值最大的类别即为待预测样本的预测类别。

4.Sklearn

4.1 naive_bayes GaussianNB 例子

import numpy as np
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])
Y = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2])
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
clf = GaussianNB()
clf.fit(X, Y)

print(clf.predict([[-0.8, -1]]))

clf_pf = GaussianNB()
clf_pf.partial_fit(X, Y, np.unique(Y))

print(clf_pf.predict([[-0.8, -1]]))

5.迷你project

5.1准备

检查你是否装有可用的 python，版本最好是 2.6 或 2.7（这是我们使用的版本 - 其他版本应该也可以，但我们不敢保证）。
我们会使用 pip 来安装一些包。首先，从此处获取并安装 pip
使用 pip 安装一系列 Python 包：
转到终端行界面（请勿打开 Python，只打开命令提示符）
安装 sklearn: pip install scikit-learn
此处包含 sklearn 安装说明，可供参考
安装自然语言工具包：pip install nltk
获取机器学习简介源代码。你将需要 git 来复制资源库：git clone https://github.com/udacity/ud120-projects.git
你只需操作一次，基础代码包含所有迷你项目的初始代码。进入 tools/ 目录，运行 startup.py。该程序首先检查 python 模块，然后下载并解压缩我们在后期将大量使用的大型数据集。下载和解压缩需要一些时间，但是你无需等到全部完成再开始第一部分。

5.2修改email_preprocess.py

由于sklearn版本变更修改tools/下email_preprocess.py

from sklearn import cross_validation 改成
from sklearn import model_selection

5.2代码实现

### your code goes here ###
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
clf = GaussianNB()
t0 = time()
clf.fit(features_train,labels_train)
print "training time:", round(time()-t0,3),"s"
t0 = time()
pred =clf.predict(features_test)
print "predict time:", round(time()-t0,3),"s"

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(labels_test,pred)
print accuracy