朴素贝叶斯,难?一文让你清楚理解贝叶斯原理

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目录

题外话:

预备知识:

简单计算概率(热身运动):

条件概率 :

 贝叶斯公式

贝叶斯公式应用 


题外话:

充分条件和必要条件

  1. 天下雨→地湿,地湿\nrightarrow天下雨(有可能是自己泼的水造成地湿了),天下雨是充分条件
  2. 阳光充足\nrightarrow花长得好,阳光充足\leftarrow花长得好     阳光充足是必要条件

预备知识:

  1. 概率:P(A)代表A事件发生的概率
  2. 条件概率:P(A|B)=\frac{P(A\cap B))}{P(B))}代表在B事件发生的情况下A事件发生的概率
  3. 贝叶斯公式:P(A|B)=\frac{P(B|A)*P(A))}{P(B))}(下面有推导过程)

以考试前两天是否喝酒(x_{1})、是否逛街(x_{2})、是否学习(x_{3})预测是否挂科(y)为例.其中x_{1}=0,代表没有喝酒,x_{1}​​​​​​=1代表喝酒。x_{2}=0代表没有逛街,x_{2}=1代表逛街。x_{3}=0代表没有学习,x_{3}代表学习了。​​​​​​​

样本
序号 考挂(y) 喝酒(x_{1}​​​​​​​) 逛街(x_{2}​​​​​​​) 学习(x_{3}​​​​​​​)
1 1 1 1 0
2 0 0 0 1
3 0 1 0 1
4 1 1 0 0
5 1 0 1 0
6 0 0 1 1
7 0 0 1 0
8 1 0 0 1

根据上面样本做下面的计算

简单计算概率(热身运动):

 P(y=1)=\frac{4}{8}​​​​​​​,挂科的概率

 P(y=0)=\frac{4}{8}​​​​​​​,不挂科的概率

P(x_{1}=0)=\frac{3}{8},喝酒的概率

P(y=1 \cap x_{1}=1)=\frac{2}{8},喝酒并且挂科的概率

P(y=1 \cap x_{3}=1)=\frac{1}{8},学习并且挂科的概率

是不是身体热起来了~~~~~~~~~~~~~~~

条件概率 :

条件概率的定义不懂得自行百度啊(我是表情符号)

P(y=1|x_{1}=1)=\frac{P(y=1\cap x_{1}=1))}{P(x_{1}=1)}=\frac{2}{3}

P(y=1|x_{2}=1)=\frac{P(y=1\cap x_{2}=1))}{P(x_{2}=1)}=\frac{2}{4}

 贝叶斯公式

根据条件概率公式

P(A|B)=\frac{P(A\cap B))}{P(B))}(1)

P(B|A)=\frac{P(B\cap A))}{P(A))}(2)

联立(1),(2)可得

P(A|B)=\frac{P(B|A)*P(A))}{P(B))}

贝叶斯公式应用 

贝叶斯公式来用于分类器

假如你有一个样本,x_{1}=0,x_{2}=0,x_{3}=1,我们来预测下是否挂科。请看官往下看~~

又是预备知识:P(x_{1},x_{2},x_{3}|y)=P(x_{1}|y)*P(x_{2}|y)*P(x_{3}|y)

首先计算挂科的概率

P(y=1|x_{1}=0,x_{2}=0,x_{3}=1)=\frac{P(x_{1}=0,x_{2}=0,x_{3}=1|y=1))*P(y=1))}{P(x_{1}=0,x_{2}=0,x_{3}=1)}

=P(x_{1}=0,x_{2}=0,x_{3}=1|y=1)=P(x_{1}=0|y=1)*P(x_{2}=0|y=1)*P(x_{3}=1|y=1)*P(y=1)=\frac{2}{4}*\frac{2}{4}*\frac{1}{4}*\frac{1}{2}=\frac{4}{128}(1)

 然后计算不挂科的概率

 P(y=0|x_{1}=0,x_{2}=0,x_{3}=1)=\frac{P(x_{1}=0,x_{2}=0,x_{3}=1|y=0))*P(y=0))}{P(x_{1}=0,x_{2}=0,x_{3}=1)}

=P(x_{1}=0,x_{2}=0,x_{3}=1|y=0)=P(x_{1}=0|y=0)*P(x_{2}=0|y=0)*P(x_{3}=1|y=0)*P(y=0)=\frac{18}{128}(2)

(1)的概率小于(2),经过计算(1),(2)的概率我们判断不喝酒 ,不逛街,学习x_{1}=0,x_{2}=0,x_{3}=1那么他不会挂科(还是不能浪~~哈)

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