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文档简介
Naive Bayesian分类和r语言实施，数学和科学大学统计专业唐荣201721100210219，1，naive Bayesian的理论基础，2，贝叶斯定理可以根据条件概率通过P(A|B)分解为P(B|A):其他，常识的分母P(A)可以根据整体概率公式分解为：3，naive Bayesian的理论基础，4，5，6、分类过程如图：7，8，类似表格，9，P(Viagra|垃圾邮件)P(垃圾邮件)=(4/20)(20/100)=0.04，naive Bayes分类：除了Viagra一词以外，10，设置Viagra=Yes，Money=No，Groceries=No，unsubscribee=yes。垃圾邮件的条件概率：非垃圾邮件的条件概率：使用宇都表中的数据获取垃圾邮件的总示例：非垃圾邮件的总示例：0.012/0.002=6，因此该消息更有可能是垃圾邮件的6倍，即垃圾邮件。11，分母会被忽略，因此必须在结果后除以分母。垃圾信息的概率=0.012/(0.012 0.002)=0.857一样，非垃圾信息的概率=0.002/(0.012 0.002)=0.143，2，拉普拉斯估计，naive Bayes对于更复杂的问题我们收到了另一条包含Viagra、Money、Groceries和Unsubscribe这四个词的信息。像以前一样使用贝叶斯算法，垃圾邮件可以计算如下：(4/20)(10/20)(0/20)(12/20)(20/100)=0看来不是垃圾邮件：(1/80)，如果类的一个或多个级别从未发生事件，则可能发生这种情况。例如，单词Groceries为p(垃圾邮件|groceries)=0，因为以前未出现在垃圾邮件消息中。在naive Bayesian公式中，概率值乘以链，所以概率值为零时，垃圾邮件的后概率为零，单词Groceries可以有效地抵消或否定其他证据。虽然该邮件很有可能被预测为垃圾邮件，但由于未出现Groceries一词，其他证据被拒绝，该邮件成为垃圾邮件的可能性为零。解决这个问题涉及一种方法，即以法国数学家皮埃尔-西蒙斯-拉氏(Pierre-SimonLaplce)的名字命名的拉氏估计(Laplaceestimator)。本质上，拉普拉斯估计将频率表中的每个数加上一个较小的数，以确保每个类的每个要素发生的概率不为零。通常加入至拉普拉斯估计的值设定为1，因此每个类别-图征组合在资料中至少出现一次。下面观察拉普拉斯估计如何影响我们对信息的预测结果。13、以拉普拉斯值为1，对每个似然函数的分子加1。在每个条件概率分母上加分子中增加1的总和。垃圾邮件等例子：(5/24)(11/24)(1/24)(13/24)(20/24)=0.0004这意味着消息成为垃圾邮件的概率为80%，不是垃圾邮件的概率为20%
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