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人工智能-其他分类技术-朴素贝叶斯

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在了解朴素贝叶斯之前,我们就先了解一个概念

 

叫做概率

 

概率

 

 

啊这个东西在前面就讲过了,那他和这个朴素贝叶斯有什幺关系呢

 

机器学习中的概率

 

我们看前面的逻辑回归,是不是我们分类是不是把小于0.5的概率的时间归类成一个种类,大于0.5 就归类另一个。

 

 

条件概率公式

 

 

全概率公式

 

 

那幺复习完概率了,接下来就进入正题

 

贝叶斯公式

 

 

用前面的复习的内容,把它延伸一下

 

 

 

那幺我们知道了他以后有什幺用呢,或者说怎幺用呢

 

贝叶斯公式的应用

 

 

我们稍微改一下,就可以理解为,一个人逛淘宝,点进一个商品购买的概率是0.1,点进收藏的商品购买的概率是0.4,平时收藏的商品的概率是0.2,问这个人收藏了该商品,购买的概率是多少?

 

这样一思考,是不是就是个有用的,通过这个概率去给人推送更可能购买的商品。

 

那幺我们来看看这道题

 

 

 

 

那幺就有问题,在现实生活中,我们的x他是一个对象{x1:”,x2:”…..}那幺要怎幺办呢。

 

就引出了我们的朴素贝叶斯了

 

 

做个实例试试

 

 

假设我们有个新数据x = {x1:0,x2:1,x3:0} 求y更可能为哪个

 

 

动动笔算一算,这个有3分之2的概率为1,所以我们就判断他更可能是1

 

总结一下

 

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