贝叶斯分类器 讲课
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贝叶斯分类器介绍课件
1
自然语言处理： 文本分类、情 感分析、机器
翻译等
2
计算机视觉： 图像分类、目 标检测、人脸
识别等
3
推荐系统：商 品推荐、电影 推荐、音乐推
荐等
4
金融风控：信 用评分、欺诈 检测、风险评
估等
5
医疗诊断：疾 病预测、药物 研发、基因数
据分析等
贝叶斯分类器的未来研究方向
深度学习与贝叶斯分类器的结合：利用深度学习技术提高贝叶斯分类器的性 能和泛化能力。
贝叶斯分类器与强化学习的结合：利用强化学习技术提高贝叶斯分类器的自 适应能力和在线学习能力。
贝叶斯分类器与迁移学习的结合：利用迁移学习技术提高贝叶斯分类器的跨 领域泛化能力。
贝叶斯分类器与数据挖掘技术的结合：利用数据挖掘技术提高贝叶斯分类器 的数据预处理能力和特征选择能力。
谢谢
贝叶斯分类器介绍课件
演讲人
目录
01. 贝叶斯分类器概述 02. 贝叶斯分类器的应用 03. 贝叶斯分类器的实现 04. 贝叶斯分类器的发展趋势
1
贝叶斯分类器概述
基本概念
01
贝叶斯分类器： 一种基于贝叶斯
定理的分类器
02
贝叶斯定理：一 种概率论中的基 本定理，用于计
算条件概率
03
特征向量：表示 样本特征的向量
技术挑战：口音、噪音、多语言等 复杂环境的处理
3
贝叶斯分类器的实现
训练数据准备
数据收集：从各 种来源收集与分 类任务相关的数
据
数据清洗：处理 缺失值、异常值、 重复值等，保证
数据质量
数据标注：对数 据进行标注，明 确每个样 验证集和测试集， 用于模型训练、 参数调整和性能
机器学习7周志华ppt课件
• h* 称为 贝叶斯最优分类器(Bayes optimal classifier)，其总体风险称为 贝叶斯 风险 (Bayes risk)
• 反映了 学习性能的理论上限
精选ppt
2
判别式 vs. 生成式
在现实中通常难以直接获得
从这个角度来看，机器学习所要实现的是基于有限的训练样本 尽可能准确地估计出后验概率
给定父结点集，贝叶斯网假设每个属性与其非后裔属性 独立
父结点集
精选ppt
15
三变量间的典型依赖关系
条件独立性
边际独立性
条件独立性
• 给定 x4, x1 与 x2 必不独立 • 若 x4 未知，则 x1 与 x2 独立
精选ppt
16
分析条件独立性
“有向分离”( D-separation)
先将有向图转变为无向图
两种基本策略：
判别式 (discriminative)
模型
思路：直接对
建模
代表： • 决策树 • BP 神经网络
• SVM
生成式 (generative) 模型 思路：先对联合概率分布 建模，再由此获得
代表：贝叶斯分类器
精选ppt
注意：贝叶斯分类器 ≠ 贝叶斯学习 (Bayesian learning)
组合爆炸；样本稀疏
基本思路：假定属性相互独立？
d 为属性数， xi 为 x 在第 i 个属性上的取值
对所有类别相同，于是
精选ppt
6
朴素贝叶斯分类器
估计 P(c):
估计 P(x|c):
• 对离散属性，令
表示 Dc 中在第 i 个属性上取值为
xi 的样本组成的集合，则
• 对连续属性，考虑概率密度函数，假定
第6讲贝叶斯分类器
贝叶斯分类的基本原理
将Bayes准则扩展到随机变量、随机向量： 随机变量：p(x | A)P(A) = P(A | x)p(x) 随机向量：p(x | y)p(y) = p(y | x)p(x) M 全概率：p(x) = ∑ p(x | Ai )P(Ai ) i=1
贝叶斯决策理论
�
贝叶斯决策的原理
贝叶斯决策理论
例6-1
− − − − 1 p( x ω1 ) = exp(− x 2 ) π 1 p( x ω2 ) = exp(−( x − 1) 2 ) π 1 P (ω1 ) = P(ω2 ) = 2 ⎛ 0 0.5 ⎞ L=⎜ ⎜1.0 0 ⎟ ⎟ ⎝ ⎠
�Then the threshold value is:
x0 for minimum Pe : x0 : exp(− x 2 ) = exp(−( x − 1) 2 ) ⇒ 1 x0 = 2
�Threshold
ˆ 0 for minimum r x
ˆ0 : exp(− x 2 ) = 2 exp(−( x − 1) 2 ) ⇒ x (1 − ℓn 2) 1 ˆ x0 = < 2 2
p ( x ωi ) =
1 ⎛ 1 ⎞ Τ −1 exp − ( x − µ ) Σ ( x − µ ) ⎜ l 1 i i i ⎟ 2 2 (2π ) | Σi | ⎝ 2 ⎠
(x的概率分布)
µi = E [x ] , l × l matrix in ωi
(随机变量x的均值或期望 )
Σi = E ( x − µi )( x − µi ) Τ
(6-14)
贝叶斯决策理论
按照常规，对于正确分类的惩罚应小于错 误分类的惩罚，即取：λij > λii 依据假设，(612)式在两类情况下可以表示为：
模式识别--第三讲贝叶斯分类器（PDF）
第三讲贝叶斯分类器线性分类器可以实现线性可分的类别之间的分类决策，其形式简单，分类决策快速。
但在许多模式识别的实际问题中，两个类的样本之间并没有明确的分类决策边界，线性分类器（包括广义线性分类器）无法完成分类任务，此时需要采用其它有效的分类方法。
贝叶斯分类器就是另一种非常常见和实用的统计模式识别方法。
一、 贝叶斯分类1、逆概率推理Inverse Probabilistic Reasoning推理是从已知的条件（Conditions），得出某个结论（Conclusions）的过程。
推理可分为确定性（Certainty）推理和概率推理。
所谓确定性推理是指类似如下的推理过程：如条件B存在，就一定会有结果A。
现在已知条件B存在，可以得出结论是结果A一定也存在。
“如果考试作弊，该科成绩就一定是0分。
”这就是一条确定性推理。
而概率推理（Probabilistic Reasoning）是不确定性推理，它的推理形式可以表示为：如条件B存在，则结果A发生的概率为P(A|B)。
P(A|B)也称为结果A 发生的条件概率（Conditional Probability）。
“如果考前未复习，该科成绩有50%的可能性不及格。
”这就是一条概率推理。
需要说明的是：真正的确定性推理在真实世界中并不存在。
即使条件概率P(A|B)为1，条件B存在，也不意味着结果A就确定一定会发生。
通常情况下，条件概率从大量实践中得来，它是一种经验数据的总结，但对于我们判别事物和预测未来没有太大的直接作用。
我们更关注的是如果我们发现了某个结果（或者某种现象），那么造成这种结果的原因有多大可能存在？这就是逆概率推理的含义。
即：如条件B存在，则结果A存在的概率为P(A|B)。
现在发现结果A出现了，求结果B存在的概率P(B|A)是多少？例如：如果已知地震前出现“地震云”的概率，现在发现了地震云，那么会发生地震的概率是多少？再如：如果已知脑瘤病人出现头痛的概率，有一位患者头痛，他得脑瘤的概率是多少？解决这种逆概率推理问题的理论就是以贝叶斯公式为基础的贝叶斯理论。
贝叶斯分类器讲义 PPT
特征选择
特征选择可以看作是一个（从最差的开始）不断删去无 用特征并组合有关联特征的过程，直至特征的数目减少至易 于驾驭的程度，同时分类器的性能仍然满足要求为止。例如， 从一个具有M个特征的特征集中挑选出较少的N个特征时， 要使采用这N个特征的分类器的性能最好。
特征方差 类间距离 降维
二、概率论基本知识
样本空间的划分 定义 设 为试验E的样本空间, B1, B2 ,L , Bn 为 E 的一组事件,若
1 0 Bi Bj , i, j 1, 2,L , n;
20 B1 U B2 UL U Bn , 则称 B1, B2 ,L , Bn 为样本空间 的一个划分.
全概率公式
定义 设为试验E的样本空间, A为E的事件, B1, B2 ,L , Bn为的一个划分,且P(Bi ) 0 (i 1, 2,L , n),则
基本方法：用一组已知的对象来训练分类器 目的的区分：1. 分类错误的总量最少
2. 对不同的错误分类采用适当的加权 使分类器的整个“风险”达到最低 偏差：分类错误
分类器的性能测试
已知类别的测试集；已知对象特征PDF的测试集 PDF的获取：画出参数的直方图，并计算均值和方差，
再规划到算法面积，需要的话再做一次平滑，就可将 这个直方图作为相应的PDF设计 独立每一类的测试集 使用循环的方法
概率论基本知识
确定事件：概念是确定的，发生也是确定的； 随机事件：概念是确定的，发生是不确定的； 模糊事件：概念本身就不确定。
联合概率和条件概率
联合概率：设A，B是两个随机事件，A和B同时发生 的概率称为联合概率，记为：P(AB)；
条件概率：在B事件发生的条件下，A事件发生的概率 称为条件概率，记为：P(A|B), P(A|B) = P(AB) / P(B) ；
贝叶斯分类器经典讲解
样本比例来估计类条件概率的方法太脆弱了，尤其是当训练样本少而属性 数目又很大时。
解决方法是使用m估计(m-estimate)方法来估计条件概率：
P(Xi |
Y)nc mp nm
n是Y中的样本总数，nc是Y中取值xi的样本数，m是称为等价样
本大小的参数，而p是用户指定的参数。
如果没有训练集（即n=0），则P(xi|yj)=p, 因此p可以看作是
wind
f（x）
y[ye， sn]o
我们需要利用训练数据计算后验概率P(Yes|x)和P(No|x)，如 果P(Yes|x)>P(No|x)，那么新实例分类为Yes，否则为No。
第17页，共38页。
贝叶斯分类器举例
我们将使用此表的数据，并结合朴素贝叶斯分类器来分类下 面的新实例：
outlook overcast
PAB P(AB) P(B)
第6页，共38页。
贝叶斯定理
贝叶斯定理的意义在于，我们在生活中经 常遇到这种情况：我们可以很容易直接得出 P(A|B)，P(B|A)则很难直接得出，但我们更关 心P(B|A)，贝叶斯定理就为我们打通从P(A|B) 获得P(B|A)的道路。
第7页，共38页。
贝叶斯定理 下面不加证明给出贝叶斯定理 公式
第24页，共38页。
条件概率的m估计
假设有来了一个新样本
x1= (Outlook = Cloudy,Temprature = Cool,Humidity = High,Wind = Strong)
要求对其分类。我们来开始计算 P(Outlook = Cloudy|Yes)=0/9=0 P(Outlook = Cloudy |No)=0/5=0
数。
第15页，共38页。
解决方法是使用m估计(m-estimate)方法来估计条件概率：
P(Xi |
Y)nc mp nm
n是Y中的样本总数，nc是Y中取值xi的样本数，m是称为等价样
本大小的参数，而p是用户指定的参数。
如果没有训练集（即n=0），则P(xi|yj)=p, 因此p可以看作是
wind
f（x）
y[ye， sn]o
我们需要利用训练数据计算后验概率P(Yes|x)和P(No|x)，如 果P(Yes|x)>P(No|x)，那么新实例分类为Yes，否则为No。
第17页，共38页。
贝叶斯分类器举例
我们将使用此表的数据，并结合朴素贝叶斯分类器来分类下 面的新实例：
outlook overcast
PAB P(AB) P(B)
第6页，共38页。
贝叶斯定理
贝叶斯定理的意义在于，我们在生活中经 常遇到这种情况：我们可以很容易直接得出 P(A|B)，P(B|A)则很难直接得出，但我们更关 心P(B|A)，贝叶斯定理就为我们打通从P(A|B) 获得P(B|A)的道路。
第7页，共38页。
贝叶斯定理 下面不加证明给出贝叶斯定理 公式
第24页，共38页。
条件概率的m估计
假设有来了一个新样本
x1= (Outlook = Cloudy,Temprature = Cool,Humidity = High,Wind = Strong)
要求对其分类。我们来开始计算 P(Outlook = Cloudy|Yes)=0/9=0 P(Outlook = Cloudy |No)=0/5=0
数。
第15页，共38页。
贝叶斯分类器经典讲解图文
基于概率：贝叶斯分类器基于概率进行分类，能够处理不确定性和未知因素。
定义：贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理与特定的先验概率分布进行分类的机器学习算法。
特点
1
贝叶斯分类器的发展历程
2
3
早期贝叶斯分类器主要基于手工特征工程和朴素贝叶斯模型，对数据预处理和特征选择要求较高。
早期贝叶斯
随着半监督学习技术的发展，贝叶斯分类器逐渐应用于大规模数据的分类问题。
噪声处理
参数优化
通过集成多个贝叶斯分类器，提高分类准确率和泛化性能
多个分类器融合
将贝叶斯算法与其他机器学习算法进行融合，实现优势互补
不同算法融合
模型融合
基于概率的特征选择
通过计算特征与类别间的条件概率，选择具有代表性的特征
基于互信息的特征提取
利用互信息衡量特征与类别间的相关性，提取重要特征
特征选择与提取
与支持向量机算法的比较
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过训练权值和激活函数来进行学习和预测。贝叶斯分类器则基于概率模型进行分类。
神经网络
神经网络通过训练权值进行学习，具有黑盒子的特点；贝叶斯分类器则基于概率计算，可以通过先验知识进行调整和优化。
区别
与神经网络算法的比较
集成学习是一种通过将多个基本学习器组合起来形成集成器，以提高学习性能的技术。常见的集成学习算法包括Bagging和Boosting。贝叶斯分类器则是一种基于概率模型的分类器。
详细描述
基于朴素贝叶斯算法，对垃圾邮件和正常邮件的文本特征进行建模和分类。通过计算每个特征的状态概率和类条件概率，获得分类器的判别函数。利用判别函数对未知邮件进行分类。
垃圾邮件识别
人脸识别与表情分类是典型的图像分类问题，贝叶斯分类器同样可以应用于此领域。
定义：贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理与特定的先验概率分布进行分类的机器学习算法。
特点
1
贝叶斯分类器的发展历程
2
3
早期贝叶斯分类器主要基于手工特征工程和朴素贝叶斯模型，对数据预处理和特征选择要求较高。
早期贝叶斯
随着半监督学习技术的发展，贝叶斯分类器逐渐应用于大规模数据的分类问题。
噪声处理
参数优化
通过集成多个贝叶斯分类器，提高分类准确率和泛化性能
多个分类器融合
将贝叶斯算法与其他机器学习算法进行融合，实现优势互补
不同算法融合
模型融合
基于概率的特征选择
通过计算特征与类别间的条件概率，选择具有代表性的特征
基于互信息的特征提取
利用互信息衡量特征与类别间的相关性，提取重要特征
特征选择与提取
与支持向量机算法的比较
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过训练权值和激活函数来进行学习和预测。贝叶斯分类器则基于概率模型进行分类。
神经网络
神经网络通过训练权值进行学习，具有黑盒子的特点；贝叶斯分类器则基于概率计算，可以通过先验知识进行调整和优化。
区别
与神经网络算法的比较
集成学习是一种通过将多个基本学习器组合起来形成集成器，以提高学习性能的技术。常见的集成学习算法包括Bagging和Boosting。贝叶斯分类器则是一种基于概率模型的分类器。
详细描述
基于朴素贝叶斯算法，对垃圾邮件和正常邮件的文本特征进行建模和分类。通过计算每个特征的状态概率和类条件概率，获得分类器的判别函数。利用判别函数对未知邮件进行分类。
垃圾邮件识别
人脸识别与表情分类是典型的图像分类问题，贝叶斯分类器同样可以应用于此领域。
第3讲 统计分类(一)贝叶斯分类器精品PPT课件
X1＝X1(e)， X2＝X2(e)，…， Xn＝Xn(e)是定义在S上的 随机向量，由它们构成的一个n维向量(X1,X2,…,Xn) 叫 做n维随机向量或n维随机变量。
（2）对于任意n个实数x1,x2,…,xn，n元函数
F ( x 1 , x 2 ,x . n ) . P { . X 1 , x 1 , X 2 x 2 ,X .n .x n . } ,
k!
5
一、数理统计基础
4、随机变量的分布函数 （1）概念
设X是一个随机变量，x是任意实数，函数
F(x)P{Xx}
称为X的分布函数。 （2）性质
（a）F（x）是一个不减函数
0 F(x) 1,且 （b） F() lim F(x) 0
x
F() lim F(x) 1
x
6
一、数理统计基础
5、连续型随机变量的概率密度
e
X(e)
S
3
一、数理统计基础
3、离散型随机变量及其分布 （1）概念
如果随机变量的全部取值是有限个或可列无限多 个，则称为离散型随机变量
（2）离散型随机变量的概率分布 设离散型随机变量X所有可能取的值为xk（k＝1，
2，…），X取各个可能值的概率，即事件{X=xk}的概 率，为 P{X=xk}=pk，k ＝1，2，…
模式识别
第三讲 统计模式识别（一） －－贝叶斯分类方法
•数理统计基础 •贝叶斯分类的基本原理 •最小错误率贝叶斯分类 •最小风险贝叶斯分类 •最大似然比贝叶斯分类
一、数理统计基础
1、全概率公式和贝叶斯公式 （1）条件概率： 设A、B是两个事件，且P(B)>0，则称
P(A| B) P(AB) P(B)
x2 x1
（2）对于任意n个实数x1,x2,…,xn，n元函数
F ( x 1 , x 2 ,x . n ) . P { . X 1 , x 1 , X 2 x 2 ,X .n .x n . } ,
k!
5
一、数理统计基础
4、随机变量的分布函数 （1）概念
设X是一个随机变量，x是任意实数，函数
F(x)P{Xx}
称为X的分布函数。 （2）性质
（a）F（x）是一个不减函数
0 F(x) 1,且 （b） F() lim F(x) 0
x
F() lim F(x) 1
x
6
一、数理统计基础
5、连续型随机变量的概率密度
e
X(e)
S
3
一、数理统计基础
3、离散型随机变量及其分布 （1）概念
如果随机变量的全部取值是有限个或可列无限多 个，则称为离散型随机变量
（2）离散型随机变量的概率分布 设离散型随机变量X所有可能取的值为xk（k＝1，
2，…），X取各个可能值的概率，即事件{X=xk}的概 率，为 P{X=xk}=pk，k ＝1，2，…
模式识别
第三讲 统计模式识别（一） －－贝叶斯分类方法
•数理统计基础 •贝叶斯分类的基本原理 •最小错误率贝叶斯分类 •最小风险贝叶斯分类 •最大似然比贝叶斯分类
一、数理统计基础
1、全概率公式和贝叶斯公式 （1）条件概率： 设A、B是两个事件，且P(B)>0，则称
P(A| B) P(AB) P(B)
x2 x1
贝叶斯分类器经典讲解图文
定义：贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理与特定的特征条件独立假设的分类方法。
特点
利用贝叶斯分类器对邮件进行分类，将垃圾邮件与正常邮件分开。
垃圾邮件识别
对文本进行分类，例如新闻分类、情感分析等。
文本分类
识别图像中的物体，例如人脸识别、物体检测等。
图像识别
贝叶斯分类器的应用场景
贝叶斯分类器的基本原理
基于贝叶斯定理
优点基于高斯分布的假设，能够处理连续型特征，具有广泛的适用性算法流程简单、易于实现对于小规模数据集，表现良好缺点对于不同类型的数据特征，需要调整模型以符合其分布特性在处理大规模数据集时，算法的效率和效果可能会下降假定特征之间相互独立，但实际情况可能并非如此，导致模型性能受到限制
高斯朴素贝叶斯优缺点
01
02
03
例如，对自然图片进行分类，或者对人脸进行性别和年龄分类。
静态图像分类
例如，对视频进行行为识别和分类，或者对车流量进行监测和分类。
动态图像分类
图像分类任务
例如，将演讲或音频文件转换成文字。
语音识别任务
语音转文字
例如，通过声音识别不同的人，或者对音频文件进行情感分析。
声纹识别
例如，识别用户的语音指令，实现智能家居的控制等。
使用交叉验证评估模型性能
调整模型参数
模型评估与调优
案例分析
06
文本分类任务
短文本分类
例如，对微博、新闻评论的情感分析进行分类，或者对专业领域的文章进行分类。
长文本分类
例如，对小说、论文等长篇文档进行主题分类。
文本多标签分类
例如，对一条新闻进行多个主题的标注，或者对一篇文章进行多个情感倾向的标注。
EM算法由两个步骤组成：E步骤（Expectation step）和M步骤（Maximization step）。
特点
利用贝叶斯分类器对邮件进行分类，将垃圾邮件与正常邮件分开。
垃圾邮件识别
对文本进行分类，例如新闻分类、情感分析等。
文本分类
识别图像中的物体，例如人脸识别、物体检测等。
图像识别
贝叶斯分类器的应用场景
贝叶斯分类器的基本原理
基于贝叶斯定理
优点基于高斯分布的假设，能够处理连续型特征，具有广泛的适用性算法流程简单、易于实现对于小规模数据集，表现良好缺点对于不同类型的数据特征，需要调整模型以符合其分布特性在处理大规模数据集时，算法的效率和效果可能会下降假定特征之间相互独立，但实际情况可能并非如此，导致模型性能受到限制
高斯朴素贝叶斯优缺点
01
02
03
例如，对自然图片进行分类，或者对人脸进行性别和年龄分类。
静态图像分类
例如，对视频进行行为识别和分类，或者对车流量进行监测和分类。
动态图像分类
图像分类任务
例如，将演讲或音频文件转换成文字。
语音识别任务
语音转文字
例如，通过声音识别不同的人，或者对音频文件进行情感分析。
声纹识别
例如，识别用户的语音指令，实现智能家居的控制等。
使用交叉验证评估模型性能
调整模型参数
模型评估与调优
案例分析
06
文本分类任务
短文本分类
例如，对微博、新闻评论的情感分析进行分类，或者对专业领域的文章进行分类。
长文本分类
例如，对小说、论文等长篇文档进行主题分类。
文本多标签分类
例如，对一条新闻进行多个主题的标注，或者对一篇文章进行多个情感倾向的标注。
EM算法由两个步骤组成：E步骤（Expectation step）和M步骤（Maximization step）。
贝叶斯分类器经典讲解图文
VS
原理
基于贝叶斯定理，通过已知的样本数据， 计算出各个类别的概率，然后根据新的特 征向量，计算出各个类别的概率，选取最 大概率的类别作为分类结果。
高斯朴素贝叶斯分类器的优缺点
简单、易于理解和实现。
优点
对于小数据集表现良好。
高斯朴素贝叶斯分类器的优缺点
• 对于文本分类问题，特征提取简单且有效。
高斯朴素贝叶斯分类器的优缺点
案例四：手写数字识别
总结词
使用贝叶斯分类器进行手写数字识别
VS
详细描述
手写数字识别是图像处理领域的应用之一 。贝叶斯分类器可以通过对手写数字图像 的特征提取，如边缘检测、纹理分析等， 将手写数字分为0-9的不同数字类别。
案例五：疾病预测
总结词
使用贝叶斯分类器进行疾病预测
详细描述
疾病预测是医疗领域的重要应用。贝叶斯 分类器可以通过对患者的个人信息，如年 龄、性别、病史、生活习惯等进行分析， 预测患者患某种疾病的风险，为早期诊断 和治疗提供参考。
原理
贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，通过计算每个数据点属于每个类别的概率，将数据点分配到概率最大的类别中 。它假设每个数据点是独立的，不考虑数据点之间的关联性。
贝叶斯分类器的特点
概率性
贝叶斯分类器基于概率模型进行分类，能 够处理不确定性和随机性。
独立性
贝叶斯分类器假设每个数据点是独立的， 不考虑数据点之间的关联性。
案例二：客户信用评分
总结词
使用贝叶斯分类器进行客户信用评分
详细描述
客户信用评分是银行业务中的重要环节。贝叶斯分类器可以通过对客户信息的分析，如年龄、职业、收入等， 对客户信用进行评分，帮助银行判断客户的信用等级。
案例三：文本分类
相关主题
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贝叶斯分类器
分类分析
• 分类分析主要解决的问题是利用训练样本 集获得分类函数或分类模型。分类模型能 很好的拟合训练样本集中属性集与类别之 间的关系，也可以预测一个新样本属于哪 一类 • 分类：贝叶斯分类器 • 决策树 • 支持向量机
聚类分析与分类分析的区别
聚类分析不知道数据点的类别标签，需要自己自 动分出来来，简单说就是一堆东西混到一起了， 你要把它们区分开来谁和谁是一类的 分类分析本身已经知道每个数据点属于哪个类， 它的任务是找到最佳的分类方法，也就是在你这 种分类方法下分类的分类效果是最佳的
（2）P（信用级别=优秀|购买汽车=是）=4/7 P（信用级别=优秀|购买汽车=否）=0 （3）P（月收入=12K|购买汽车=是)=1/7 P（月收入=12K|购买汽车=否)=0/3=0
• P(X)=P（购买汽车=是）*P（家庭情况=一般|购买汽车=是）*P（信用 级别=优秀|购买汽车=是）*P（月收入=12K|购买汽车=是）+P（购买 汽车=否）*P（家庭情况=一般|购买汽车=否）*P（信用级别=优秀|购 买汽车=否）*P（月收入=12K|购买汽车=否） • =7/10*4/7*4/7*1/7+3/10*1*0*0=0.03265 • P(X=（一般，优秀，12k）|Y=是)=P（家庭情况=一般|购买汽车=是） *P（信用级别=优秀|购买汽车=是）*P（月收入=12K|购买汽车=是）= 4/7*4/7*1/7=0.04664 • P(Y=是)=7/10 • • • • P(Y=是|X=（一般，优秀，12k）) =P(Y)*P(X|Y)/P(X) =7/10*0.04664/0.03265 =1
11
上面的数据可以用以下概率式子表示： P(cancer)=0.008；P(无cancer)=0.992 P(阳性|cancer)=0.98；P(阴性|cancer)=0.02 P(阳性|无cancer)=0.03；P(阴性|无cancer)=0.97 假设现在有一个新病人，化验测试返回阳性，是否将病 人断定为有癌症呢？ 我们可以来计算极大后验假设： P(阳性|cancer)p(cancer)=0.98*0.008 = 0.0078 P(阳性|无cancer)*p(无cancer)=0.03*0.992 = 0.0298 因此，应该判断为无癌症。
贝叶斯分类器在医疗领域的应用举例
考虑一个医疗诊断问题，有两种可能的假设：（1）病 人有癌症。（2）病人无癌症。样本数据来自某化验测试， 它也有两种可能的结果：阳性和阴性。假设我们已经有先验 知识：在所有人口中只有0.008的人患病。此外，化验测试 对有病的患者有98%的可能返回阳性结果，对无病患者有97% 的可能返回阴性结果。
12
贝叶斯定理
朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类的流程可以由下图表示：
优劣分析
• 优点：简单高效
• 缺点：要求严格的条件独立假设，对于属 性相关的分类问题，效果不理想（方案:贝 叶斯网络） • 缺点：朴素贝叶斯在大多数情况下不能=是）=0.7 P（购买汽车=否）=0.3 （1）P（家庭情况=一般|购买汽车=是）=4/7 P（家庭情况=一般|购买汽车=否）=1
分类分析
• 分类分析主要解决的问题是利用训练样本 集获得分类函数或分类模型。分类模型能 很好的拟合训练样本集中属性集与类别之 间的关系，也可以预测一个新样本属于哪 一类 • 分类：贝叶斯分类器 • 决策树 • 支持向量机
聚类分析与分类分析的区别
聚类分析不知道数据点的类别标签，需要自己自 动分出来来，简单说就是一堆东西混到一起了， 你要把它们区分开来谁和谁是一类的 分类分析本身已经知道每个数据点属于哪个类， 它的任务是找到最佳的分类方法，也就是在你这 种分类方法下分类的分类效果是最佳的
（2）P（信用级别=优秀|购买汽车=是）=4/7 P（信用级别=优秀|购买汽车=否）=0 （3）P（月收入=12K|购买汽车=是)=1/7 P（月收入=12K|购买汽车=否)=0/3=0
• P(X)=P（购买汽车=是）*P（家庭情况=一般|购买汽车=是）*P（信用 级别=优秀|购买汽车=是）*P（月收入=12K|购买汽车=是）+P（购买 汽车=否）*P（家庭情况=一般|购买汽车=否）*P（信用级别=优秀|购 买汽车=否）*P（月收入=12K|购买汽车=否） • =7/10*4/7*4/7*1/7+3/10*1*0*0=0.03265 • P(X=（一般，优秀，12k）|Y=是)=P（家庭情况=一般|购买汽车=是） *P（信用级别=优秀|购买汽车=是）*P（月收入=12K|购买汽车=是）= 4/7*4/7*1/7=0.04664 • P(Y=是)=7/10 • • • • P(Y=是|X=（一般，优秀，12k）) =P(Y)*P(X|Y)/P(X) =7/10*0.04664/0.03265 =1
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上面的数据可以用以下概率式子表示： P(cancer)=0.008；P(无cancer)=0.992 P(阳性|cancer)=0.98；P(阴性|cancer)=0.02 P(阳性|无cancer)=0.03；P(阴性|无cancer)=0.97 假设现在有一个新病人，化验测试返回阳性，是否将病 人断定为有癌症呢？ 我们可以来计算极大后验假设： P(阳性|cancer)p(cancer)=0.98*0.008 = 0.0078 P(阳性|无cancer)*p(无cancer)=0.03*0.992 = 0.0298 因此，应该判断为无癌症。
贝叶斯分类器在医疗领域的应用举例
考虑一个医疗诊断问题，有两种可能的假设：（1）病 人有癌症。（2）病人无癌症。样本数据来自某化验测试， 它也有两种可能的结果：阳性和阴性。假设我们已经有先验 知识：在所有人口中只有0.008的人患病。此外，化验测试 对有病的患者有98%的可能返回阳性结果，对无病患者有97% 的可能返回阴性结果。
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贝叶斯定理
朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类的流程可以由下图表示：
优劣分析
• 优点：简单高效
• 缺点：要求严格的条件独立假设，对于属 性相关的分类问题，效果不理想（方案:贝 叶斯网络） • 缺点：朴素贝叶斯在大多数情况下不能=是）=0.7 P（购买汽车=否）=0.3 （1）P（家庭情况=一般|购买汽车=是）=4/7 P（家庭情况=一般|购买汽车=否）=1