贝叶斯为什么会有BayesABayesBBayesC 贝叶斯理解

1 算法概括

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。

贝叶斯公式：

这种形式可能对于分类问题不太明显，那么我们换种形式：

，这样就一目了然了，我们的任务就是求出P（类别|特征）。如果对于一个有多个特征的数据集，那么贝叶斯的形式就要写成

,在朴素贝叶斯中，我们假设各特征相互独立，所以，最终写成：

。

贝叶斯的核心思想是选择具有最高概率的决策，比如有一个数据a，p(a,1)表示属于类别1的概率，p(a,2)属于类别2的概率，当p(a,1)>p(a,2)，我们就推测，数据a属于类别1，这就是根据贝叶斯理论来决策的，一言以蔽之，即对于每个数据集，我们将其划分到最大密度所在的分类。就是可以用先验概率和后验概率来计算未知的概率，进一步，就是在统计资料的基础上，依据某些特征，计算各个类别的概率，从而实现分类。

贝叶斯是一种概率论的方法，所以用来预测的结果一般较为准确，一般在使用贝叶斯时，假设的前提是：①需要足够的样本数据 ；②特征之间相互独立；③每个特征同等重要

2 贝叶斯进行文档分类实现

（1）实验数据准备，创建一个实验样本

（2）将上述创建的文本转换成没有重复词出现的词向量

（3）构建贝叶斯分类器

#朴素贝叶斯分类器训练函数   从词向量计算概率
def trainNB0(trainMatrix,trainCategory):
    numTrainDocs = len(trainMatrix) #词向量中文档的大小 6
    numWords = len(trainMatrix[0])  #词向量文档中词的数量 32
    pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)  # 计算文档中属于侮辱性文档的概率（先验概率）0.5
    p0Num = ones(numWords); p1Num = ones(numWords)      #change to ones() 
    p0Denom = 2.0; p1Denom = 2.0                        #change to 2.0
    for i in range(numTrainDocs): #遍历词向量中的每篇文档
        if trainCategory[i] == 1:  #遍历每篇文档中词类别，是1还是0
            p1Num += trainMatrix[i]
            p1Denom += sum(trainMatrix[i])  #计算p(w0|ci),...,p(wn|ci)
        else:
            p0Num += trainMatrix[i]
            p0Denom += sum(trainMatrix[i])
    p1Vect = log(p1Num/p1Denom)          #类别1的条件概率
    p0Vect = log(p0Num/p0Denom)          #类别0的条件概率
    return p0Vect,p1Vect,pAbusive

通过比较得到的p1Vect与p0Vect相应位置词概率的大小，决定该词是属于1类还是0类。