朴素贝叶斯

朴素贝叶斯法

标签：统计学习

基本方法

朴素贝叶斯法通过训练数据集学习联合概率分布P(X,Y)。主要由一下先验概率分布与条件概率分布学习，
先验概率分布：

$P(Y=C_k), k=1,2,\cdots,K$

条件概率分布：

$\begin{aligned}P(X=x|Y=c_k) & = P(X^{(1)}=x^{(1)},\cdots,X^{(n)}=x^{(n)}|Y=c_k) , \\ k & = 1,2,\cdots,K\end{aligned}$

朴素贝叶斯法对条件概率分布作了条件独立性假设，也因此得名。条件独立性假设是指：

$\begin{aligned}P(X=x|Y=c_k) & = P(X^{(1)}=x^{(1)},\cdots,X^{(n)}=x^{(n)}|Y=c_k) \\ & = \prod_{j=1}^nP(X^{(j)}=x^{(j)}|Y=c_k)\end{aligned}$

条件独立假设等价于表明在类确定的条件下，用于分类的各特征都是条件独立的
朴素贝叶斯法实际学习到了生成数据的机制，属于生成模型
模型推导过程：后验概率依据贝叶斯定理有

$P(Y=c_k|X=x)=\frac{P(X=x|Y=c_k)P(Y=c_k)}{\sum_{k}P(X=x|Y=c_k)P(Y=c_k)}$

代入条件概率分布，有

$P(Y=c_k|X=x)=\frac{P(Y=c_k)\prod_{j}P(X^{(j)}=x^{(j)}|Y=c_k)}{\sum_{k}P(Y=c_k)\prod_{j}P(X^{(j)}=x^{(j)}|Y=c_k)}$

获得模型，有

$y=f(x)=\mathop{\arg\max}_{c_k}\frac{P(Y=c_k)\prod_{j}P(X^{(j)}=x^{(j)}|Y=c_k)}{\sum_{k}P(Y=c_k)\prod_{j}P(X^{(j)}=x^{(j)}|Y=c_k)}$

由于分母对于所有输出都是一样的，可以略去，有

$y=\mathop{\arg\max}_{c_k}P(Y=c_k)\prod_{j}P(X^{(j)}=x^{(j)}|Y=c_k)$

后验概率最大化等价于0-1损失函数时的期望风险最小化

参数估计

极大似然估计

先验概率的极大似然估计是（i为样本，k为输出类别）

$P(Y=c_k)=\frac{\sum\limits_{i=1}^N I(y_i=c_k)}{N}$

条件概率的极大似然估计是（j为特征，l为可能的取值）

$P(X^{(j)}=a_{jl})=\frac{\sum\limits_{i=1}^N I(x_i^{(j)}=a_{jl},y_i=c_k)}{\sum\limits_{i=1}^NI(y_i=c_k)}$

贝叶斯估计

使用贝叶斯估计可能会出现估计值为0，影响后验概率的计算，使结果产生偏差。处理方法是在各个取值频数上添加一个正数项λ
先验概率

$P(Y=c_k)=\frac{\sum\limits_{i=1}^N I(y_i=c_k) + \lambda}{N + K\lambda}$

条件概率

$P(X^{(j)}=a_{jl})=\frac{\sum\limits_{i=1}^N I(x_i^{(j)}=a_{jl},y_i=c_k) + \lambda}{\sum\limits_{i=1}^NI(y_i=c_k) + S_j\lambda}$

当λ=0时，就是极大似然估计；当λ=1时，称为拉普拉斯平滑

最后编辑于：2017.12.10 06:13:02

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