统计学习方法(4)——贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯算法实现简单，学习和预测的效率均很高，是一种非常常用的方法。

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1 贝叶斯算法

贝叶斯算法指通过学习数据的先验概率P(Y)和类条件概率P(X=x|Y=ck)分布，通过贝叶斯定理计算出后验概率P(Y=ck|X=x)。因为在实际中，我们往往比较容易得到前两者，通过(1)式我们便可以得到我们实际希望得到的样本在满足x的条件下，属于ck这个类别的后验概率的大小.

P(Y|X)=P(X,Y)P(X)=P(X|Y)P(Y)∑YP(Y)P(X|Y)

(1)
贝叶斯定理的推导非常简单，可以直接利用类条件概率推得。

P(Y|X)=P(X,Y)P(X)

(2)

P(X|Y)=P(X,Y)P(Y)

(3)
从以上(2,3)两式，我们便可以得到(1)式

2 朴素贝叶斯算法

假设我们的输入空间χ⊆Rn为n维向量的集和，那么我们的条件概率可以写作：

P(X=x|Y=ck)=P(X(1)=x(1),X(2)=x(2),...,X(n)=x(n)),k=1,2...,K

(4)
如果按照第一节中提到的贝叶斯公式直接进行计算，需要估计的参数将按照指数级增长。假设xj的取值有Sj,j=1,2,…,n,n为特征维度，y的取值有K个，那么需要估计的参数个数大约为K∏j=1nSj个。如果X,Y的取值均是boolean variable，那么需要估计的参数大约为2n+1个。面对如此多的参数，学习将变得非常的低效，因此我们引入了朴素贝叶斯的概念。这里的“朴素”就是作了条件概率中各条件具有独立的假设，这时，(4)的条件概率可以写作：

P(X=x|Y=ck)=P(X(1)=x(1),X(2)=x(2),...,X(n)=x(n))=∏j=1nP(X(j)=x(j)|Y=ck)

(5)
此时，需要学习的参数只有∑j=1nK∗Sj个，特别是当特征的维度很高时，两者的差距将会非常的明显。可以得到朴素贝叶斯分类的基本公式：

P(Y=ck|X=x)=P(X=x|Y=ck)P(Y=ck)∑kP(X=x|Y=ck)P(Y=ck)=P(Y=ck)∏jP(X(j)=x(j)|Y=ck)∑kP(Y=ck)∏jP(X(j)=x(j)|Y=ck),k=1,2,...,K

(6)
取使(6)式最大的ck 作为需要预测的样本所属的类别

总结

在朴素贝叶斯算法中，我们假设所有的条件互相独立，这是一个较强的假设，但这是由于这一假设，使模型中需要学习的参数大大减少，因而朴素贝叶斯算法的效率较高，但是分类的性能不一定很高。

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参考资料

1. 统计学习方法
2. Generative and discriminative classifiers: naive Bayes and logistic regression, 2005