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+ 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
- 对于给定的训练集，首先假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于次模型，利用贝叶斯定理求出喉炎概率最大的输出y。
朴素贝叶斯方法的学习与分类
基本方法
- 名词公式：
- 输入空间：\(X\subseteq R^n\)
- 输出空间：\(Y = {c_1, c_2, ..., c_K}\)
- 训练数据集合：\(T={(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_N, y_N)}\)
- 先验概率分布：\(P(Y=c_k), k=1,2,...,K\)
- 条件概率分布：\(P(X=x|Y=c_k) = P(X^1=x^1, X^2=x^2, ..., X^n=x^n|Y=c_k)\)
- 后验概率（贝叶斯定理）：\(P(Y=c_k|X=x) = \frac{P(X=x|Y=c_k)P(Y=c_k)} {\sum_k P(X=x|Y=c_k)P(Y=c_k)}\)
计算过程
计算后验概率（朴素贝叶斯分类器的基本公式）：
\[P(Y=c_k|X=x) = \frac{P(Y=c_k) \prod_j P(X^j=x^j|Y=c_k) } {\sum_k P(Y=c_k) \prod_j P(X^j=x^j|Y=c_k)}\]朴素贝叶斯分类器可表示为：
\[ y=f(x) =\underset{c_k}{argmax} \frac{P(Y=c_k) \prod_j P(X^j=x^j|Y=c_k) } {\sum_k P(Y=c_k) \prod_j P(X^j=x^j|Y=c_k)}\]上式中由于坟墓都相同，所以上式可以简化为：
\[y=f(x) =\underset{c_k}{argmax} P(Y=c_k) \prod_j P(X^j=x^j|Y=c_k) \]
朴素贝叶斯法的参数估计
极大似然估计
输入：训练数据\(T\)，其中\(x_i=(x^1_i, x^2_i, ..., x^n_i)\)。
输出：实例的分类。
学习过程
计算先验概率以及条件概率
\[P(Y=c_k) = \frac{\sum_{i=1}^{N} I(y_i=c_k) } {N}, k=1, 2, ..., K\]
\[P(X^j=a_{jl}|Y=c_k) = \frac{I(x^j_i=a_{jl}, y_i=c_k)} {\sum_{i=1}^N I(y_i=c_k)}, j=1, 2, ..., n; l=1, 2, ..., S_j; k=1, 2, ..., K\]对于给定的实例\(x=(x^1, x^2, ..., x^n)\)，计算后验概率
\[P(Y=c_k) \prod_{j=1}^{n} P(X^j=x^j|Y=c_k)\]去定实例的分类
\[y=\underset{c_k} {arg max} P(Y=c_k) \prod_{j=1}^{n} P(X^j=x^j|Y=c_k)\]
贝叶斯估计
由于极大似然估计可能出现索要估计的概率为0的情况，这时会影响到后验概率的计算结果，使分类出现偏差。因此可以采用贝叶斯估计。
条件概率的贝叶斯估计是：
\[P_{\lambda}(X^j=x_{jl}|Y=c_k) = \frac {\sum_{i=1}^N I(x^j_i = a_{jl}, y=c_k) + \lambda} {\sum_{i=1}^N I(y_i=c_k) + S_j \lambda}, \lambda \geq 0\]
等价于在各个取值的频数上赋予一个正数\(\lambda\)。\(\lambda=0\)为极大似然估计；\(\lambda=1\)时，称为拉普拉斯平滑