贝叶斯算法PPT
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简单贝叶斯方法ppt课件
P ( X x | C 0 ) P ( C 0 ) P ( X x | C 0 ) P ( C 0 ) 0 0 P ( C 0 | X x ) 0 P ( X x ) P ( X x | C 1 ) P ( C 1 ) P ( X x | C 0 ) P ( C 0 ) 0 0 0
从这个意义上讲，它是一个“执果索因”的条 件概率计算公式.相对于事件B而言 ，概率论中 把 P(Ai) 称为先验概率（ Prior Probability）， 而 把 P(Ai|B) 称 为 后 验 概 率 （ Posterior Probability），这是在已有附加信息（即事件 B已发生）之后对事件发生的可能性做出的重新 认识，体现了已有信息带来的知识更新.
简单贝叶斯方法
本节内容纲要
• • • • • • 贝叶斯定理回顾 简单贝叶斯（Naï ve Bayes） 贝叶斯分类法：二类别 对分类法的实用评价 不对称错误分类代价和贝叶斯风险分类 贝叶斯风险分类：多类别
贝叶斯定理回顾
定义 事件组A1，A2，…，An (n可为)，称为样 本空间S的一个划分，若满足：
– 目标是预测类别C – 特别地, 我们想找能够最大化P(C| A1, A2,…,An )的 C值
• 能否从直接数据中估计P(C| A1, A2,…,An )?
贝叶斯分类方法
• 方法:
– 使用贝叶斯定理对于分类变量C的所有值计算后验概率 P(C | A1, A2, …, An) ，
P ( A A A | C ) P ( C ) P ( C | A A A ) P ( A A A )
i 1
P ( A P ( B |A j) j)
式子就称为贝叶斯公式。
贝叶斯定理回顾
从这个意义上讲，它是一个“执果索因”的条 件概率计算公式.相对于事件B而言 ，概率论中 把 P(Ai) 称为先验概率（ Prior Probability）， 而 把 P(Ai|B) 称 为 后 验 概 率 （ Posterior Probability），这是在已有附加信息（即事件 B已发生）之后对事件发生的可能性做出的重新 认识，体现了已有信息带来的知识更新.
简单贝叶斯方法
本节内容纲要
• • • • • • 贝叶斯定理回顾 简单贝叶斯（Naï ve Bayes） 贝叶斯分类法：二类别 对分类法的实用评价 不对称错误分类代价和贝叶斯风险分类 贝叶斯风险分类：多类别
贝叶斯定理回顾
定义 事件组A1，A2，…，An (n可为)，称为样 本空间S的一个划分，若满足：
– 目标是预测类别C – 特别地, 我们想找能够最大化P(C| A1, A2,…,An )的 C值
• 能否从直接数据中估计P(C| A1, A2,…,An )?
贝叶斯分类方法
• 方法:
– 使用贝叶斯定理对于分类变量C的所有值计算后验概率 P(C | A1, A2, …, An) ，
P ( A A A | C ) P ( C ) P ( C | A A A ) P ( A A A )
i 1
P ( A P ( B |A j) j)
式子就称为贝叶斯公式。
贝叶斯定理回顾
朴素贝叶斯分类课件
缺点：对异常值和离散特征处理不佳。
01
02
03
04
01
多项式分布假设：朴素贝叶斯分类器假设特征符合多项式分布。
02
数学模型：基于多项式分布的朴素贝叶斯分类器使用以下数学模型进行分类
03
特征概率密度函数为多项式分布。
通过贝叶斯定理计算样本属于每个类别的概率。
缺点：对连续数值特征处理不佳，参数估计困难。
特征编码
03
对特征进行标准化、归一化等预处理，以提高分类器的性能。
特征预处理
根据任务需求和数据特性，调整朴素贝叶斯分类器的超参数，如平滑参数、先验概率等。
通过交叉验证来评估不同超参数组合下的分类器性能，以选择最佳参数组合。
调整分类器参数
使用交叉验证
利用多核CPU或GPU进行并行计算，以提高分类器的训练速度。
对噪声数据敏感
如果数据集中存在噪声或者异常值，朴素贝叶斯分类器的性能可能会受到影响。
对连续特征的处理
朴素贝叶斯分类器通常只能处理离散特征，对于连续特征需要进行离散化或者采用其他方法进行处理。
05
CHAPTER
朴素贝叶斯分类器的应用场景与实例
朴素贝叶斯分类器在文本分类任务中表现出色，例如垃圾邮件、情感分析、新闻分类等。
01
02
高斯朴素贝叶斯假定特征符合高斯分布（正态分布），而多项式朴素贝叶斯则假定特征服从多项式分布。
朴素贝叶斯算法可以分为两类：高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯。
它是一种基于概率的分类方法，对于缺失数据和异常值具有较好的鲁棒性。
朴素贝叶斯算法在文本分类、情感分析、图像分类等自然语言处理和计算机视觉领域都有广泛的应用。
定义
03
CHAPTER
《贝叶斯估计》PPT课件
前面的分析总结如下：人们根据先验信息对参数θ
已有一个认识，这个认识就是先验分布π (θ )。通
过试验，获得样本。从而对θ 的先验分布进行调整，
调整的方法就是使用上面的贝叶斯公式，调整的结
果就是后验分布 ( x1,。, xn后) 验分布是三种信息 的综合。获得后验分布使人们对θ 的认识又前进一
1)
,
x
0,1, n
( x)
(n 2)
x (1 )nx ,0 1
(x 1)(n x 1)
即
X ~ Be(x 1, n x 1)
9
贝叶斯统计学首先要想方设法先去寻求θ的先验分布。 先验分布的确定大致可分以下几步： 第一步，选一个适应面较广的分布族作先验分布族， 使它在数学处理上方便一些，这里我们选用β分布族
步，可看出，获得样本的的效果是把我们对θ的认识
由π(θ)调整到 应建立在后验分布
( 。x1,所,以xn)对θ的统计推断就 ( 的x1,基础, xn上) 。
7
例1 设事件A(产品为废品)的概率为 ，即P(A) 。 为了估计 而作n次独立观察，其中事件A出现次数
为X，则有X服从二项分布 b(n, )
第三章 贝叶斯估计
§3.1贝叶斯推断方法 一 、统计推断中可用的三种信息
美籍波兰统计学家耐(E.L.Lehmann1894~1981) 高度概括了在统计推断中可用的三种信息：
1．总体信息，即总体分布或所属分布族给我们 的信息。譬如“总体是指数分布”或“总体是正 态分布”在统计推断中都发挥重要作用，只要有 总体信息，就要想方设法在统计推断中使用。
假设Ⅱ 当给定θ后，从总体p(x|θ)中随机抽取一个样 本X1，…，Xn，该样本中含有θ的有关信息。这种信 息就是样本信息。
15全概率与贝叶斯公式(共18张PPT)
|
A2 )
0.75 0.9
0.9
0.75 0.9 0.25 0.3
P(A1), P(A2)通常(tōngcháng)称为验前概率，P(A1|B), P(A2|B)称为验后概率。
第十一页，共十八页。
例5.某商店由三个厂购进一批灯泡，其中甲厂占25%，乙厂占35%, 丙厂占40%，且各厂的次品率分别为5%，4%，2%。如果消费者已经买到一个
0.3623
i1
类似(lèi sì)可得 P(A2|B)=0.4058， P(A3|B)=0.2319．
第十二页，共十八页。
例6. 对目标进行(jìnxíng)三次独立射击，设三次命中率分别是0.4，0.5，
0.7．已知目标中一弹、二弹、三弹被击毁的概率分别是0.2，0.6 和0.8．
求（１）炮击三次击毁目标的概率； （２）已知目标被击毁，求目标中二弹的概率．
§１.5 全概率(gàilǜ)公式与贝叶斯公式
一、全概率(gàilǜ)公式引入 二、全概率公式推导
三、全概率公式应用
四、贝叶斯公式及其应用
第一页，共十八页。
全概率(gàilǜ)公式与贝叶斯公式
一、全概率公式(gōngshì)问题引入
引例(yǐn lì)1. 设甲袋有8个白球7个红球，乙袋有5个白球3个红球，现从 甲袋中任取2球放入乙袋，再从乙袋中任取2球，求从乙袋取出2 个红球的概率。
袋任取２个球放入乙袋，再从乙袋任取２球，求从乙袋取出２个白球的 概率．
②设Ａ、Ｂ、Ｃ三车间生产同一种(yī zhǒnɡ)产品，产量各占25％、35％、40％， 次品率分别为5％、4％、6％，现从中任取１件产品，已知取得的是次品，问
它是Ａ、Ｂ、Ｃ车间生产的概率分别是多少？
贝叶斯决策分析培训教材(PPT39页)
若不作进一步调查研究，则采用方案1（即采用新产品）可获期望利润3.
同理可计算得：P(B2|A)=0. 经财务部门预算，进行一次试销调查花费60万元。 因亏损的先验概率较大，故该厂还要研 若进一步调查研究，则可获期望利润值6. 经过必要的风险估计后，他们估计出：
第一节 引言
一、问题的提出
在实际进行决策时，我们一直强调要调查研究， 注意预测，以掌握机会，制订对策，明确结果， 改进决策过程，提高决策水平。
这种对验前概率分布要否采取一些方法、途径 和手段以获取新信息来进行修正，其效果如何， 是否值得等一系列分析就称为后验预分析。
3.验后分析
根据预后验分析，如果认为采集信息和 进行调查研究是值得的，那么就应该决 定去做这项工作。
验后分析就是根据实际发生的调查结果 的信息修正验前概率的方法。
4.序贯分析
贝叶斯定理：
设B1，B2，……Bn是一组互斥的完备事件集， 即所有Bi互不相容，∪Bi=Ω，且P(Bi)>0，则 对任一事件有：
P(Bi
|
A)
P(Bi A) P( A)
P(Bi )P( A | Bi )
n
P(Bi )P( A | Bi )
i 1
其中：
P(Bi)为试验前就已知道了的概率，称为验前概率或先验概率； P(A)为边际概率，它按全概率公式求得； P(Bi|A)表示试验发生后，由于事件A发生而引起Bi发生的条件概率， 它是对先验概率P(Bi)的一种修正，故称验后概率或修正概率。
P(A| B) P(AB) P(B)
乘法公式： 对任意两个事件A与B，有： P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A) 对任意三个事件A1，A2，A3，有： P(A1A2A3)=P(A1)P(A2|A1)P(A3|A1A2) 依次可以推广到四个或更多的事件上去。
同理可计算得：P(B2|A)=0. 经财务部门预算，进行一次试销调查花费60万元。 因亏损的先验概率较大，故该厂还要研 若进一步调查研究，则可获期望利润值6. 经过必要的风险估计后，他们估计出：
第一节 引言
一、问题的提出
在实际进行决策时，我们一直强调要调查研究， 注意预测，以掌握机会，制订对策，明确结果， 改进决策过程，提高决策水平。
这种对验前概率分布要否采取一些方法、途径 和手段以获取新信息来进行修正，其效果如何， 是否值得等一系列分析就称为后验预分析。
3.验后分析
根据预后验分析，如果认为采集信息和 进行调查研究是值得的，那么就应该决 定去做这项工作。
验后分析就是根据实际发生的调查结果 的信息修正验前概率的方法。
4.序贯分析
贝叶斯定理：
设B1，B2，……Bn是一组互斥的完备事件集， 即所有Bi互不相容，∪Bi=Ω，且P(Bi)>0，则 对任一事件有：
P(Bi
|
A)
P(Bi A) P( A)
P(Bi )P( A | Bi )
n
P(Bi )P( A | Bi )
i 1
其中：
P(Bi)为试验前就已知道了的概率，称为验前概率或先验概率； P(A)为边际概率，它按全概率公式求得； P(Bi|A)表示试验发生后，由于事件A发生而引起Bi发生的条件概率， 它是对先验概率P(Bi)的一种修正，故称验后概率或修正概率。
P(A| B) P(AB) P(B)
乘法公式： 对任意两个事件A与B，有： P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A) 对任意三个事件A1，A2，A3，有： P(A1A2A3)=P(A1)P(A2|A1)P(A3|A1A2) 依次可以推广到四个或更多的事件上去。
朴素贝叶斯方法PPT课件
合，其中 i 是D中节点Xi的父节点集合。在一
个贝叶斯网络中，节点集合 XX1, ,Xn，则
其联合概率分布P(X)是此贝叶斯网络中所有条
件分布的乘积：PX n PXi |i i1
2020/11/12
知识管理与数据分析实验室
13
二、贝叶斯网络 定义
A P 1
PX1 |1 B
C PX2 |1
• 这是一个最简单的包含3个节点的贝叶斯网络。其
• 贝叶斯网络适用于表达和分析不确定性和 概率性事件，应用于有条件地依赖多种控 制因素的决策过程，可以从不完全、不精 确或不确定的知识或信息中做出推理。
2020/11/12
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9
二、贝叶斯网络 引言
• 贝叶斯网络由Judea Pearl于1988年提出， 最初主要用于处理人工智能中的不确定信 息。
2020/11/12
知识管理与数据分析实验室
6
一、贝叶斯法则 算例
• 利用贝叶斯公式建模：
– 前提条件：设M是高阻挠成本类型为X1,低阻挠 成本类型为X2；
– 结果：M对K进行阻挠为A; – 所求概率即为在已知结果 A的情况下，推断条
件为X1的后验概率 P X1 | A;
– 已知 PA| X1 为0.2，PA| X2 为1，P(X1) 为0.7，P(X2)为0.3。
• 即,根据实际市场的运作情况，企业K可判 断企业M为高阻挠成本类型的概率为0.32， 换句话说，企业M更可能属于低阻挠成本类 型。
2020/11/12
知识管理与数据分析实验室
8
二、贝叶斯网络 引言
• 贝叶斯网络又称为信度网络，是基于概率 推理的图形化网络。它是贝叶斯法则的扩 展，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基 础。
个贝叶斯网络中，节点集合 XX1, ,Xn，则
其联合概率分布P(X)是此贝叶斯网络中所有条
件分布的乘积：PX n PXi |i i1
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13
二、贝叶斯网络 定义
A P 1
PX1 |1 B
C PX2 |1
• 这是一个最简单的包含3个节点的贝叶斯网络。其
• 贝叶斯网络适用于表达和分析不确定性和 概率性事件，应用于有条件地依赖多种控 制因素的决策过程，可以从不完全、不精 确或不确定的知识或信息中做出推理。
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二、贝叶斯网络 引言
• 贝叶斯网络由Judea Pearl于1988年提出， 最初主要用于处理人工智能中的不确定信 息。
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6
一、贝叶斯法则 算例
• 利用贝叶斯公式建模：
– 前提条件：设M是高阻挠成本类型为X1,低阻挠 成本类型为X2；
– 结果：M对K进行阻挠为A; – 所求概率即为在已知结果 A的情况下，推断条
件为X1的后验概率 P X1 | A;
– 已知 PA| X1 为0.2，PA| X2 为1，P(X1) 为0.7，P(X2)为0.3。
• 即,根据实际市场的运作情况，企业K可判 断企业M为高阻挠成本类型的概率为0.32， 换句话说，企业M更可能属于低阻挠成本类 型。
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8
二、贝叶斯网络 引言
• 贝叶斯网络又称为信度网络，是基于概率 推理的图形化网络。它是贝叶斯法则的扩 展，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基 础。
贝叶斯统计ppt课件
3
（一）预备知识
4
5
（二）基本思想
6
（三）常用MCMC算法 Gibbs抽样（吉布斯采样算法）
7
8
立即更新的Gibbs抽样
每次迭带的时候 的一些元素已经被跟新了，如果在更
新其他的元素时不使用这些更新后的元素会造成一定程度 的浪费。事实上， Gibbs抽样 可通过在每一步都利用近似 得到的其他元素的值来获得更好的效果。这种方法改进了 练的混合，换句话说，链能更加迅速，更加详尽的搜索目 标分布的支撑空间。
x=(x1,x2,…,xn)T 的函数，即
(x) (x1,x2, , xn )
在一般场合下，这三种估计是不同的，
当后验分布h(θ| x )对称时，这三种估计 是相等的。
31
三 Bayes区间估计
经典区间估计
参数θ是未知常数（非随机变量），其置信 度为1-α的区间估计[θL ,θU]满足
P(L U ) 1
理解为进行了大量重复试验，随机区间 [θL ,θU ]包含常数θ的概率为1-α （θL ,Θu样本x的 函数，是随机变量）。
32
三 Bayes区间估计
经典统计学中，对给定的样本容量n，若进 行多次反复的抽样，得到了众多个不同的 区间，其中每个区间，要么包含θ的真值， 要么不包含θ的真值。
=
0 0
建议分布为N( 0 ，I)，再由它生成一个随机向量作为 0
1，然后看接受概率a,设先验 ( )为均匀分布，设 p(x,x' )=p（x'，x），则a min(1, ( ' ))
( )
15
三、MCMC方法的收敛性诊断
要多久链才可以不依赖于其初始值以及需 要多久该链能完全挖掘目标分布函数支撑 的信息。
（一）预备知识
4
5
（二）基本思想
6
（三）常用MCMC算法 Gibbs抽样（吉布斯采样算法）
7
8
立即更新的Gibbs抽样
每次迭带的时候 的一些元素已经被跟新了，如果在更
新其他的元素时不使用这些更新后的元素会造成一定程度 的浪费。事实上， Gibbs抽样 可通过在每一步都利用近似 得到的其他元素的值来获得更好的效果。这种方法改进了 练的混合，换句话说，链能更加迅速，更加详尽的搜索目 标分布的支撑空间。
x=(x1,x2,…,xn)T 的函数，即
(x) (x1,x2, , xn )
在一般场合下，这三种估计是不同的，
当后验分布h(θ| x )对称时，这三种估计 是相等的。
31
三 Bayes区间估计
经典区间估计
参数θ是未知常数（非随机变量），其置信 度为1-α的区间估计[θL ,θU]满足
P(L U ) 1
理解为进行了大量重复试验，随机区间 [θL ,θU ]包含常数θ的概率为1-α （θL ,Θu样本x的 函数，是随机变量）。
32
三 Bayes区间估计
经典统计学中，对给定的样本容量n，若进 行多次反复的抽样，得到了众多个不同的 区间，其中每个区间，要么包含θ的真值， 要么不包含θ的真值。
=
0 0
建议分布为N( 0 ，I)，再由它生成一个随机向量作为 0
1，然后看接受概率a,设先验 ( )为均匀分布，设 p(x,x' )=p（x'，x），则a min(1, ( ' ))
( )
15
三、MCMC方法的收敛性诊断
要多久链才可以不依赖于其初始值以及需 要多久该链能完全挖掘目标分布函数支撑 的信息。
贝叶斯公式算法ppt
成为
“由原因推结果”，每个原因对结果的发
生有一定的“作用”，即结果发生的可能
性与各种原因的“作用”大小有关. 全概
率公式表达了它们之间的关系 .
A3
A1
A5
B
诸Ai是原因 B是结果
A4 A2
A7
A6 A8
例3：某地成年人体重肥胖者(A1)占0.1，中等 者(A2)占0.82，瘦小者(A3)占0.08，又肥胖者、
例 1 一个有5个选择的考题，其中只有一 个选择正确的.假定应考人知道正确答案的
概率为p.如果他最后选对了，问他确实知道
答案的概率是多少?
求解如下: 设 A={知道答案}， B={选则正确}，由题意可知：
P(B | A) 1 , P(B | A) 1, P( AB) P( A) p 5
probability).
贝叶斯公式在实际中有很多应用
，它可以帮助人们确定某结果（事件 B）
发生的最可能原因.
“Thomas Bayes，一位伟大 的数学大师，他的理论照亮 了今天的计算领域，和他的 同事们不同：他认为上帝的 存在可以通过方程式证明， 他最重要的作品被别人发行， 而他已经去世241年 了”。
n
P( Ai | B) P( Ai )P(B｜Ai ) P( Aj )P(B｜Aj )
j 1
i 1,2,, n 该公式于1763年由贝叶斯(Bayes)给
出. 它是在观察到事件B已发生的条件下， 寻找导致B发生的每个原因的概率.
贝叶斯公式：
n
P( Ai | B) P( Ai )P(B｜Ai ) P( Aj )P(B｜Aj )
由全概率公式:
P(B) P(B | A)P(A) P(B | A)P(A)
十大经典算法朴素贝叶斯讲解PPT
在人工智能领域，贝叶斯方法是一种非常具有 代表性的不确定性知识表示和推理方法。
贝叶斯定理：
P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为“先验”是因为它不考 虑任何B方面的因素。 P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称 作A的后验概率。 P(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称 作B的后验概率。 P(B)是B的先验概率或边缘概率，也作标准化常量（normalized constant）.
购买电脑实例：
购买电脑实例：
P(X | buys_computer = “no”) P(buys_computer = “no”) = 0.019×0.357 = 0.007
因此，对于样本X，朴素贝叶斯分类预测 buys_computer =”yes” 特别要注意的是：朴素贝叶斯的核心在于它假设向量 的所有分量之间是独立的。
扩展：
该算法就是将特征相关的属性分成一组，然后假设不 同组中的属性是相互独立的，同一组中的属性是相互 关联的。 （3）还有一种具有树结构的TAN（tree augmented naï ve Bayes）分类器，它放松了朴素贝叶斯中的独 立性假设条件，允许每个属性结点最多可以依赖一个 非类结点。TAN具有较好的综合性能。算是一种受限 制的贝叶斯网络算法。
Thank you!
贝叶斯算法处理流程：
第二阶段——分类器训练阶段： 主要工作是计算每个类别在训练样本中出现 频率以及每个特征属性划分对每个类别的条件 概率估计。输入是特征属性和训练样本，输出 是分类器。 第三阶段——应用阶段：
Hale Waihona Puke 这个阶段的任务是使用分类器对待分类项进行分类 ，其输入是分类器和待分类项，输出是待分类项与类 别的映射关系。
贝叶斯算法ppt课件
f ( x i 1 , x i 2 , x i 3 ,......, x in ) y i
Q3 分类的方法
对数据挖掘中心的可信技术分类算法的内 容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体 可以分为传统分类算法和基于软件计算的分类 法两类，主要包括相似函数，关联规则分类算 法，K近邻分类算法，决策树分类算法，贝叶斯 分类算法和基于模糊逻辑，遗传算法，粗糙集 和神经网络的分类算法。 分类的算法有很多种，他们都有各自的优缺 点和应用范围，本次我就贝叶斯分类算法展开 我的演讲。
有腿
否
类别 哺乳动物 非哺乳动物 非哺乳动物 哺乳动物 非哺乳动物 非哺乳动物 哺乳动物 非哺乳动物 哺乳动物 非哺乳动物 非哺乳动物 非哺乳动物 哺乳动物 非哺乳动物 非哺乳动物 非哺乳动物 哺乳动物 非哺乳动物 哺乳动物 非哺乳动物
类别
？
Q2 分类问题
税号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 去年退税 是 否 否 是 否 否 是 否 否 否 婚姻状况 单身 婚姻中 单身 婚姻中 离婚 婚姻中 离婚 单身 婚姻中 单身 可征税收入 125k 100k 70k 120k 95k 60k 220k 85k 75k 90k 逃税 否 否 否 否 是 否 否 是 否 是
动物A
动物B
大
中
0
2
2
2
是
否
无
是
？
？
• 根据现有的知识，我们得到了一些关于爬行动物和鸟类的信息， 我们能否对新发现的物种，比如动物A，动物B进行分类？
Q2 分类的流程
• 步骤一：将样本转化为等维的数据特征（特征提取）。
– 所有样本必须具有相同数量的特征 – 兼顾特征的全面性和独立性
动物种类 体型 翅膀数量 脚的只数 是否产蛋 是否有毛 类别
贝叶斯决策理论课件(PPT90页)
Some about Bayes(2)
一所学校里面有 60% 的男生，40% 的女生。男生总是穿长 裤，女生则一半穿长裤一半穿裙子。假设你走在校园中， 迎面走来一个穿长裤的学生（很不幸的是你高度近似，你 只看得见他（她）穿的是否长裤，而无法确定他（她）的 性别），你能够推断出他（她）是女生的概率是多大吗？
要决策分类的类别数是一定的
引言
在连续情况下，假设对要识别的物理对象有d种特征
观察量x1,x2,…xd，这些特征的所有可能的取值范围构 成了d维特征空间。
称向量 x x1, x2, , xd T x Rd 为d维特征向量。
假设要研究的分类问题有c个类别，类型空间表示
为：
1,2 , ,i ,c
P(B|LB)∝P(LB|B)P(B)∝0.75P(B) P(~B|LB)∝P(LB|~B)P(~B)∝0.25(1-P(B)) 而西安的出租车10辆中有9辆是绿色的，则给出了先验概率P(B)=0.1，于 是有 P(B|LB)∝0.75×0.1=0.075 P(~B|LB)∝0.25(1-P(B))=0.25×0.9=0.225 P(B|LB)=0.075/0.072+0.225=0.25 P(~B|LB)=0.225/0.072+0.225=0.75 因此肇事车辆为绿色。
Neyman-Pearson准则
问题：先验概率和损失未知
通常情况下，无法确定损失。 先验概率未知，是一个确定的值 某一种错误较另一种错误更为重要。
基本思想：
要求一类错误率控制在很小，在满足此条件的 前提下再使另一类错误率尽可能小。
用lagrange乘子法求条件极值
Neyman-Pearson准则
和绿色的区分的可靠度是75%； 假设随后你又了解到第3条信息：（3）西安的出租车10辆
贝叶斯公式算法 ppt课件
我们看到，当n较大时，直接计算Pn(k) Cnk pkqnk 是颇为麻烦的。实际上，当n很大时，p很小时，
可利用下列泊松近似公式计算：
Pn (k)
Cnk
pk qnk
(np)k k!
enp
当n 20, p 0.1时，就可用上述公式近似运算，而
当n 100, p 0.01时，近似效果则非常好。
定理 : 在n重贝努里试验中事件A恰好发 生k次的概率为
Pn (k) Cnk pk (1 p)nk , k 0,1, 2,, n
例：据报道，有１０％的人对某药有 胃肠道反应。为考察某厂的产品质量， 现选５名患者服用此药， 试求下列事件的概率。
（１）有人有反应； （２）不超过２人有反应； （３）至少有３人有反应。
n
P(B) P( Ai )P(B｜Ai )
i 1
全概率公式的来由, 不难由上式看出:
“全”部概率P(B)被分解成了许多部分之和.
它的理论和实用意义在于:
在较复杂情况下直接计算P(B)不易,但B总是 伴随着某个Ai出现，适当地去构造这一组Ai 往往可以简化计算.
我们还可以从另一个角度去理解 全概率公式. 某一事件B的发生有各种可能的原因
运用乘法公式得
将此例中所用的方法推广到一般的情形，就 得到在概率计算中常用的全概率公式.
全概率公式:
设 A1,A2,…,An 是 两 两 互 斥 的 事 件 ， 且 P(Ai)>0， i =1,2,…,n, 另有一事件B, 它总是与 A1, A2, … ,An之一同时发生，则
n
P(B) P( Ai )P(B｜Ai )
12 3
B发生总是伴随着A1，A2运，用A加3 之法公一式同得时发生，
贝叶斯学习过程PPT课件
0 0
n 0
0
n ˆn
先验知识和经验数据各自的贡献取决于 和 的比值，这个比值称为决断因子（dogmatism）
当获得足够多的样本后， 和 的具体数值 的精确假定变得无关紧要， 将收敛于样本均 值
第28页/共48页
高斯情况：单变量， 未知， 已知
• 观察结论
• 随着样本数n的递增， 单调递
，其中的未知参数表示为向量
第20页/共48页
贝叶斯估计
• 贝叶斯估计 • 最大似然估计
第21页/共48页
贝叶斯估计
• 为明确数据集D的作用，类似于ML估计，贝叶斯决策所需后验概率可重新写作 • 简化
第22页/共48页
贝叶斯估计
• 核心问题
• 已知一组训练样本D，这些样本都是从固定但未知的概率密度函数p(x)中独立抽取的，要求根据这些样 本估计
第13页/共48页
ML估计-高斯情况： 未知
μ
•
• 在 下的对数似然
• 对数似然方程
• 的ML估计
数据集D的样本均值
第14页/共48页
ML估计-高斯情况： 和
• x为单变量情况 • 参数向量 • 在 下的对数似然
均未知
• 对数似然方程
μΣ
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ML估计-高斯情况： 和
• x为单变量情况 • 的ML估计
第11页/共48页
最大化问题
• ML估计的解通过最大化似然函数或对数似然函数实现
第12页/共48页
最大化问题 • 记 表示p维参数向量
， 表示梯度算子
• 全局最大值的必要条件（似然方程）
或
等价的（对数似然方程）
• 似然方程或对数似然方程的解并不是获得全局最大值的充分条件
全概率公式与贝叶斯公式ppt课件
西南财经大学天府学院
0.8
0
0 .2
0 .1
1
0 .9
【例9】甲、乙两台机床，消费数量很多的同一种产品， 根据已有资料及阅历知道各机床产量占总产量的比例 及各机床产品的废品率，如今从这批产品中随机地抽 取一件，发现它是废品，判别它是由哪台机床消费的。
西南财经大学天府学院
例如，某地发生了一个案件，疑心对象有 甲、乙、丙三人.
在不了解案情细节(事件B)
偏小
之前，侦破人员根据过去 的前科，对他们作案的能够性 丙 乙 甲
有一个估计，设为
P(A1) P(A2) P(A3)
但在知道案情细 节后, 这个估计 就有了变化.
知道B 发生后
P(A1 | B) P(A2 | B) P(A3 | B)
比如原来以为作案能够性较小的某甲， 如今变成了重点嫌疑犯.
P(C｜A)= 0.1066
从0.005添加到0.1066,将近添加约21倍.
西南财经大学天府学院
2. 即使他检出阳性，尚可不用过早下结论他有癌 症，这种能够性只需10.66% (平均来说，1000个人 中大约只需107人确患癌症)，此时医生常要经过再 实验来确认.
实验结果为阳性 , 此人确患癌症的概率为 P(C｜A)=0.1066
1
2
3
最大?
这一类问题在实践中更为常见，它所求的是
条件概率，是知某结果发生条件下，求各缘由发 生能够性大小.
西南财经大学天府学院
二、贝叶斯公式
有三个箱子，分别编号为1,2,3，1号箱装有1个红球 4个白球，2号箱装有2红球3白球，3号箱装有3红球. 某人从三箱中任取一箱，从中恣意摸出一球，发现 是红球,求该球是取自1号箱的概率 .
0.8
0
0 .2
0 .1
1
0 .9
【例9】甲、乙两台机床，消费数量很多的同一种产品， 根据已有资料及阅历知道各机床产量占总产量的比例 及各机床产品的废品率，如今从这批产品中随机地抽 取一件，发现它是废品，判别它是由哪台机床消费的。
西南财经大学天府学院
例如，某地发生了一个案件，疑心对象有 甲、乙、丙三人.
在不了解案情细节(事件B)
偏小
之前，侦破人员根据过去 的前科，对他们作案的能够性 丙 乙 甲
有一个估计，设为
P(A1) P(A2) P(A3)
但在知道案情细 节后, 这个估计 就有了变化.
知道B 发生后
P(A1 | B) P(A2 | B) P(A3 | B)
比如原来以为作案能够性较小的某甲， 如今变成了重点嫌疑犯.
P(C｜A)= 0.1066
从0.005添加到0.1066,将近添加约21倍.
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2. 即使他检出阳性，尚可不用过早下结论他有癌 症，这种能够性只需10.66% (平均来说，1000个人 中大约只需107人确患癌症)，此时医生常要经过再 实验来确认.
实验结果为阳性 , 此人确患癌症的概率为 P(C｜A)=0.1066
1
2
3
最大?
这一类问题在实践中更为常见，它所求的是
条件概率，是知某结果发生条件下，求各缘由发 生能够性大小.
西南财经大学天府学院
二、贝叶斯公式
有三个箱子，分别编号为1,2,3，1号箱装有1个红球 4个白球，2号箱装有2红球3白球，3号箱装有3红球. 某人从三箱中任取一箱，从中恣意摸出一球，发现 是红球,求该球是取自1号箱的概率 .
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贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验 概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对 象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类 作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是 最小错误率意义上的优化。 根据贝叶斯定理：
P( H | X ) P( XH ) P( X | H ) P( H ) P( X ) P( X )
贝叶斯法则
机器学习的任务：在给定训练数据D时，确 定假设空间H中的最佳假设。 最佳假设：一种方法是把它定义为在给定数 据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下 的最可能假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设 概率的方法，基于假设的先验概率、给定假设下 观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身。
贝叶斯分类的原理
5、使用分类器进行鉴别 下面我们使用上面训练得到的分类器鉴别一个账号， 属性如下 a1:日志数量与注册天数的比率为0.1 a2 :好友数与注册天数的比率为 0.2 a3:不使用真实头像 (a = 0) P(C = 0)P( x|C = 0) = P(C = 0) P(0.05<a1<0.2|C = 0)P(0.1<a2<0.8|C = 0)P(a3=0|C = 0) = 0.89*0.5*0.7*0.2 = 0.0623 P(C = 1)P( x|C = 1) = P(C = 1) P(0.05<a1<0.2|C = 1)P(0.1<a2<0.8|C = 1)P(a3=0|C = 1) = 0.11*0.1*0.2*0.9 = 0.00198 可以看到，虽然这个用户没有使用真实头像，但是通过分类器的鉴别， 更倾向于将此账号归入真实账号类别。
首先设C=0表示真实账号，C=1表示不真实账号。
1、确定特征属性及划分 这一步要找出可以帮助我们区分真实账号与不真实账号的 特征属性，在实际应用中，特征属性的数量是很多的，划分也 会比较细致，但这里为了简单起见，我们用少量的特征属性以 及较粗的划分，并对数据做了修改。 我们选择三个特征属性：a1：日志数量/注册天数 a2：好友数量/注册天数 a3：是否使用真实头像 在SNS社区中这三项都是可以直接从数据库里得到或计算 出来的。 下面给出划分：a1：{a<=0.05, 0.05<a<0.2, a>=0.2} a2：{a<=0.1, 0.1<a<0.8, a>=0.8} a3：{a=0（不是）,a=1（是）}
2、获取训练样本 这里使用运维人员曾经人工检测过的1万个账号作为训练样本。
3、计算训练样本中每个类别的频率 用训练样本中真实账号和不真实账号数量分别除以一万，得到：
P(C = 0) = 8900/10000 = 0.89 P(C = 1) = 1100/10000 = 0.11
4、计算每个类别条件下各个特征属性划分的频率 P(a1<=0.05| C = 0) = 0.3 P(0.05<a1<0.2|C = 0) = 0.5 P(a1>0.2| C = 0) = 0.2 P(a2<=0.1| C = 0) = 0.1 P(0.1<a2<0.8 | C=0) = 0.7 P(a2>0.8| C = 0) = 0.2 P(a3 = 0|C = 0) = 0.2 P(a3 = 0|C = 1) = 0.9 P(a1<=0.05| C = 1) = 0.8 P(0.05<a1<0.2| C = 1) = 0.1 P(a1>0.2| C = 1) = 0.1 P(a2<=0.1| C = 1) = 0.7 P(0.1<a2<0.8 | C=1) = 0.2 P(a2>0.8| C = 0) = 0.1 P(a3 = 1|C = 0) = 0.8 P(a3 = 1|C = 1) = 0.1
概率最大
第一阶段——准备工作阶段，这个阶段的任务是为朴 素贝叶斯分类做必要的准备，主要工作是根据具体情况 确定特征属性，并对每个特征属性进行适当划分，然后 由人工对一部分待分类项进行分类，形成训练样本集合。 这一阶段的输入是所有待分类数据，输出是特征属性和 训练样本。这一阶段是整个朴素贝叶斯分类中唯一需要 人工完成的阶段，其质量对整个过程将有重要影响，分 类器的质量很大程度上由特征属性、特征属性划分及训 练样本质量决定。 第二阶段——分类器训练阶段，这个阶段的任务就是 生成分类器，主要工作是计算每个类别在训练样本中的 出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估 计，并将结果记录。其输入是特征属性和训练样本，输 出是分类器。这一阶段是机械性阶段，根据前面讨论的 公式可以由程序自动计算完成。 第三阶段——应用阶段。这个阶段的任务是使用分 类器对待分类项进行分类，其输入是分类器和待分类 项，输出是待分类项与类别的映射关系。这一阶段也 是机械性阶段，由程序完成。
动物A
动物B
大
中
0
2
2
2
是
否
无
是
？
？
• 根据现有的知识，我们得到了一些关于爬行动物和鸟类的信息， 我们能否对新发现的物种，比如动物A，动物B进行分类？
Q2 分类的流程
• 步骤一：将样本转化为等维的数据特征（特征提取）。
– 所有样本必须具有相同数量的特征 – 兼顾特征的全面性和独立性
动物种 类 体型 翅膀数量 脚的只数 是否产 蛋 是否有毛 类别
数据挖掘分类之
贝叶斯网络
主讲人：软件学院 卢卫刚
目录
1 2 3 4 5 贝叶斯分类
贝叶斯网络
贝叶斯网络的应用及实例 总结 致谢
1.贝叶斯分类
1.1分类的基本概念
1.2贝叶斯分类概述
1.1分类的基本概念
近几十年来，Internet互联网的普及使得人们获得和 存储数据的能力得到逐步的提高，数据规模不断壮大。面 对“数据丰富而知识匮乏”的挑战，数据挖掘技术应运而 生。数据挖掘是一门多学科的交叉领域，涉及统计学，机 器学习、神经网络、模式识别、知识库系统、信息检索、 高性能计算和可视化等学科。而数据挖掘中的分类技术是 一项非常重要的技术。
朴素贝叶斯分类实例 检测SNS社区中不真实账号
下面讨论一个使用朴素贝叶斯分类解决实际问 题的例子。 这个问题是这样的，对于SNS社区来说，不真 实账号（使用虚假身份或用户的小号）是一个普遍 存在的问题，作为SNS社区的运营商，希望可以 检测出这些不真实账号，从而在一些运营分析报告 中避免这些账号的干扰，亦可以加强对SNS社区 的了解与监管。 如果通过纯人工检测，需要耗费大量的人力， 效率也十分低下，如能引入自动检测机制，必将大 大提升工作效率。这个问题说白了，就是要将社区 中所有账号在真实账号和不真实账号两个类别上进 行分类。 下面我们一步一步实现这个过程。
贝叶斯公式
贝叶斯公式提供了从先验概率P(A)、P(B) 和P(B|A)计算后验概率P(A|B)的方法： P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) ，P(A|B)随着P(A) 和P(B|A)的增长而增长，随着P(B)的增长而 减少，即如果B独立于A时被观察到的可能性 越大，那么B对A的支持度越小。
• 由于P(X)对于所有类为常数，只需要P(X|H)*P(H) 最大即可。
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类 是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的： 对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率， 哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。 通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你 猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲人 的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它可用信 息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。
Q2 分类问题
名称 Human python salmon whale frog komodo bat pigeon cat leopard_shark turtle penguin porcupine eel salamander gila_monster platypus owl dolphin eagle
Q3 分类的方法
对数据挖掘中心的可信技术分类算法的内 容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体 可以分为传统分类算法和基于软件计算的分类 法两类，主要包括相似函数，关联规则分类算 法，K近邻分类算法，决策树分类算法，贝叶斯 分类算法和基于模糊逻辑，遗传算法，粗糙集 和神经网络的分类算法。 分类的算法有很多种，他们都有各自的优缺 点和应用范围，本次我就贝叶斯分类算法展开 我的演讲。
胎生
是
胎生 是 否 否 是 否 否 是 否 是 是 否 否 是 否 否 否 否 否 是 否
会飞
否
会飞 否 否 否 否 否 否 是 是 否 否 否 否 否 否 否 否 否 是 否 是
是
水中生活 否 否 是 是 有时 否 否 否 否 是 有时 有时 否 是 有时 否 否 否 是 否
水中生活
有腿 是 否 否 否 是 是 是 是 是 否 是 是 是 否 是 是 是 是 否 是
狗
中
0
4
否
是
爬行动物
猪 牛 麻雀 天鹅
大雁
大 大 小 中
中
0 0 2 2
2
4 4 2 2
2
否 否 是 是
是
是 是 是 是
是
爬行动物 爬行动物 鸟类 鸟类
鸟类
Q2 分类的流程
• 步骤二：选择与类别相关的特征（特征选择）。
– 比如，绿色代表与类别非常相关，黑色代表部分相关，灰 色代表完全无关
动物种 类 体型 翅膀数量 脚的只数 是否产 蛋 是否有毛 类别
1.2 贝叶斯分类概述
贝叶斯分类基于贝叶斯定理，贝叶 斯定理是由18世纪概率论和决策论的早 起研究者Thomas Bayes发明的，故用其 名字命名为贝叶斯定理。 分类算法的比较研究发现，一种称 为朴素贝叶斯分类法的简单贝叶斯分类 法可以与决策树和经过挑选的神经网络 分类器相媲美。用于大型数据库，贝叶 斯分类法也已表现出高准确率和高速度。 目前研究较多的贝叶斯分类器主要 有四种，分别是：Naive Bayes、TAN、 BAN和GBN。
P( H | X ) P( XH ) P( X | H ) P( H ) P( X ) P( X )
贝叶斯法则
机器学习的任务：在给定训练数据D时，确 定假设空间H中的最佳假设。 最佳假设：一种方法是把它定义为在给定数 据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下 的最可能假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设 概率的方法，基于假设的先验概率、给定假设下 观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身。
贝叶斯分类的原理
5、使用分类器进行鉴别 下面我们使用上面训练得到的分类器鉴别一个账号， 属性如下 a1:日志数量与注册天数的比率为0.1 a2 :好友数与注册天数的比率为 0.2 a3:不使用真实头像 (a = 0) P(C = 0)P( x|C = 0) = P(C = 0) P(0.05<a1<0.2|C = 0)P(0.1<a2<0.8|C = 0)P(a3=0|C = 0) = 0.89*0.5*0.7*0.2 = 0.0623 P(C = 1)P( x|C = 1) = P(C = 1) P(0.05<a1<0.2|C = 1)P(0.1<a2<0.8|C = 1)P(a3=0|C = 1) = 0.11*0.1*0.2*0.9 = 0.00198 可以看到，虽然这个用户没有使用真实头像，但是通过分类器的鉴别， 更倾向于将此账号归入真实账号类别。
首先设C=0表示真实账号，C=1表示不真实账号。
1、确定特征属性及划分 这一步要找出可以帮助我们区分真实账号与不真实账号的 特征属性，在实际应用中，特征属性的数量是很多的，划分也 会比较细致，但这里为了简单起见，我们用少量的特征属性以 及较粗的划分，并对数据做了修改。 我们选择三个特征属性：a1：日志数量/注册天数 a2：好友数量/注册天数 a3：是否使用真实头像 在SNS社区中这三项都是可以直接从数据库里得到或计算 出来的。 下面给出划分：a1：{a<=0.05, 0.05<a<0.2, a>=0.2} a2：{a<=0.1, 0.1<a<0.8, a>=0.8} a3：{a=0（不是）,a=1（是）}
2、获取训练样本 这里使用运维人员曾经人工检测过的1万个账号作为训练样本。
3、计算训练样本中每个类别的频率 用训练样本中真实账号和不真实账号数量分别除以一万，得到：
P(C = 0) = 8900/10000 = 0.89 P(C = 1) = 1100/10000 = 0.11
4、计算每个类别条件下各个特征属性划分的频率 P(a1<=0.05| C = 0) = 0.3 P(0.05<a1<0.2|C = 0) = 0.5 P(a1>0.2| C = 0) = 0.2 P(a2<=0.1| C = 0) = 0.1 P(0.1<a2<0.8 | C=0) = 0.7 P(a2>0.8| C = 0) = 0.2 P(a3 = 0|C = 0) = 0.2 P(a3 = 0|C = 1) = 0.9 P(a1<=0.05| C = 1) = 0.8 P(0.05<a1<0.2| C = 1) = 0.1 P(a1>0.2| C = 1) = 0.1 P(a2<=0.1| C = 1) = 0.7 P(0.1<a2<0.8 | C=1) = 0.2 P(a2>0.8| C = 0) = 0.1 P(a3 = 1|C = 0) = 0.8 P(a3 = 1|C = 1) = 0.1
概率最大
第一阶段——准备工作阶段，这个阶段的任务是为朴 素贝叶斯分类做必要的准备，主要工作是根据具体情况 确定特征属性，并对每个特征属性进行适当划分，然后 由人工对一部分待分类项进行分类，形成训练样本集合。 这一阶段的输入是所有待分类数据，输出是特征属性和 训练样本。这一阶段是整个朴素贝叶斯分类中唯一需要 人工完成的阶段，其质量对整个过程将有重要影响，分 类器的质量很大程度上由特征属性、特征属性划分及训 练样本质量决定。 第二阶段——分类器训练阶段，这个阶段的任务就是 生成分类器，主要工作是计算每个类别在训练样本中的 出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估 计，并将结果记录。其输入是特征属性和训练样本，输 出是分类器。这一阶段是机械性阶段，根据前面讨论的 公式可以由程序自动计算完成。 第三阶段——应用阶段。这个阶段的任务是使用分 类器对待分类项进行分类，其输入是分类器和待分类 项，输出是待分类项与类别的映射关系。这一阶段也 是机械性阶段，由程序完成。
动物A
动物B
大
中
0
2
2
2
是
否
无
是
？
？
• 根据现有的知识，我们得到了一些关于爬行动物和鸟类的信息， 我们能否对新发现的物种，比如动物A，动物B进行分类？
Q2 分类的流程
• 步骤一：将样本转化为等维的数据特征（特征提取）。
– 所有样本必须具有相同数量的特征 – 兼顾特征的全面性和独立性
动物种 类 体型 翅膀数量 脚的只数 是否产 蛋 是否有毛 类别
数据挖掘分类之
贝叶斯网络
主讲人：软件学院 卢卫刚
目录
1 2 3 4 5 贝叶斯分类
贝叶斯网络
贝叶斯网络的应用及实例 总结 致谢
1.贝叶斯分类
1.1分类的基本概念
1.2贝叶斯分类概述
1.1分类的基本概念
近几十年来，Internet互联网的普及使得人们获得和 存储数据的能力得到逐步的提高，数据规模不断壮大。面 对“数据丰富而知识匮乏”的挑战，数据挖掘技术应运而 生。数据挖掘是一门多学科的交叉领域，涉及统计学，机 器学习、神经网络、模式识别、知识库系统、信息检索、 高性能计算和可视化等学科。而数据挖掘中的分类技术是 一项非常重要的技术。
朴素贝叶斯分类实例 检测SNS社区中不真实账号
下面讨论一个使用朴素贝叶斯分类解决实际问 题的例子。 这个问题是这样的，对于SNS社区来说，不真 实账号（使用虚假身份或用户的小号）是一个普遍 存在的问题，作为SNS社区的运营商，希望可以 检测出这些不真实账号，从而在一些运营分析报告 中避免这些账号的干扰，亦可以加强对SNS社区 的了解与监管。 如果通过纯人工检测，需要耗费大量的人力， 效率也十分低下，如能引入自动检测机制，必将大 大提升工作效率。这个问题说白了，就是要将社区 中所有账号在真实账号和不真实账号两个类别上进 行分类。 下面我们一步一步实现这个过程。
贝叶斯公式
贝叶斯公式提供了从先验概率P(A)、P(B) 和P(B|A)计算后验概率P(A|B)的方法： P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) ，P(A|B)随着P(A) 和P(B|A)的增长而增长，随着P(B)的增长而 减少，即如果B独立于A时被观察到的可能性 越大，那么B对A的支持度越小。
• 由于P(X)对于所有类为常数，只需要P(X|H)*P(H) 最大即可。
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类 是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的： 对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率， 哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。 通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你 猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲人 的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它可用信 息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。
Q2 分类问题
名称 Human python salmon whale frog komodo bat pigeon cat leopard_shark turtle penguin porcupine eel salamander gila_monster platypus owl dolphin eagle
Q3 分类的方法
对数据挖掘中心的可信技术分类算法的内 容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体 可以分为传统分类算法和基于软件计算的分类 法两类，主要包括相似函数，关联规则分类算 法，K近邻分类算法，决策树分类算法，贝叶斯 分类算法和基于模糊逻辑，遗传算法，粗糙集 和神经网络的分类算法。 分类的算法有很多种，他们都有各自的优缺 点和应用范围，本次我就贝叶斯分类算法展开 我的演讲。
胎生
是
胎生 是 否 否 是 否 否 是 否 是 是 否 否 是 否 否 否 否 否 是 否
会飞
否
会飞 否 否 否 否 否 否 是 是 否 否 否 否 否 否 否 否 否 是 否 是
是
水中生活 否 否 是 是 有时 否 否 否 否 是 有时 有时 否 是 有时 否 否 否 是 否
水中生活
有腿 是 否 否 否 是 是 是 是 是 否 是 是 是 否 是 是 是 是 否 是
狗
中
0
4
否
是
爬行动物
猪 牛 麻雀 天鹅
大雁
大 大 小 中
中
0 0 2 2
2
4 4 2 2
2
否 否 是 是
是
是 是 是 是
是
爬行动物 爬行动物 鸟类 鸟类
鸟类
Q2 分类的流程
• 步骤二：选择与类别相关的特征（特征选择）。
– 比如，绿色代表与类别非常相关，黑色代表部分相关，灰 色代表完全无关
动物种 类 体型 翅膀数量 脚的只数 是否产 蛋 是否有毛 类别
1.2 贝叶斯分类概述
贝叶斯分类基于贝叶斯定理，贝叶 斯定理是由18世纪概率论和决策论的早 起研究者Thomas Bayes发明的，故用其 名字命名为贝叶斯定理。 分类算法的比较研究发现，一种称 为朴素贝叶斯分类法的简单贝叶斯分类 法可以与决策树和经过挑选的神经网络 分类器相媲美。用于大型数据库，贝叶 斯分类法也已表现出高准确率和高速度。 目前研究较多的贝叶斯分类器主要 有四种，分别是：Naive Bayes、TAN、 BAN和GBN。