[学习札记]分类算法之朴树贝叶斯

[学习笔记]分类算法之朴树贝叶斯

，输入特征向量为x， 表示第i个样本点特征向量的j分量，在后面的计算中， 会有不同的取值。

朴树贝叶斯首先基于训练集合学习联合概率分布p(X,Y)，然后基于该模型，针对输入特征向量x,计算出后验概率最大的类别作为输出

，所以学习联合分布的的任务就是通过训练数据学习

其中 ，同时 又存在 个不同的取值，所以模型参数个数为 当 较大时，模型过多。

所以朴树贝叶斯法对条件概率做了很强的假设：特征条件独立，即

参数个数为 ，引入这个假设降低了算法的复杂度，但是牺牲了准确率。

训练过程也比较简单，基于训练集合，定义似然函数

同时满足约束条件:

其中 表示特征向量第j个分量的第l个取值，注意为了计算方便，这里假设每个分量有相同的取值个数，实际上是不一样的。

构建拉格朗日函数

接下来求解很简单,极大似然估计，分别对参数求导即可，注意里面有拉格朗日乘子.

求解 ，有

其中

则有 ，将其带入约束条件，

则有

有

最后有

同样方法可以求得：

存在一个问题，如果p(x=f|y=c)在训练中没有出现过，则有p(x=f|y=c)=0,导致整个结果等0，显然不是我们想要的。

引入 ，

虽然引入 ，有 ，满足约束

如果 则是拉普拉斯估计。

同样

分母中 的系数，依赖于类别的个数，即不同参数的个数

1.朴树贝叶斯有强假设，特征条件独立这个假设对准确率牺牲成都多大，相对于其他分类方法，比如logistic 回归，准确率怎么样

2.特征值为离散值，实际使用时，将连续value离散化，使用朴树贝叶斯，与直接使用其他分类法，准确率是否有区别