贝叶斯算法
- 贝叶斯理论
- 最大似然估计
- 优点
- 缺点
贝叶斯理论
根据一个已发生事件的概率，计算另一个事件的发生概率.
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转换到我们的数据集上的话，可以这样表示。
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在这里y是类变量，X是依赖特征向量（大小为n）： X=(x1,x2,x3,...,xn)
#根据X的3个特征判断是否下雨
X = (Rainy, Hot, High, )
y = No #或者Yes
朴素假设
我们假设每一个特征之间相互独立，P(AB)=P(A)P(B)。
那么可以一次得到下面结果。
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此时我们因为只需要判断y的那种类别可能性最大，所以不需要算出准确的值，那么因为分母P都是固定的常数，所以可以忽略。
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现在我们需要建立一个分类模型，我们用已知的类变量y的所有可能的值计算概率，并选择输出概率是最大的结果。
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这里各类的先验概率P(y)比较容易得到。
1、每个样本所属的自然状态都是已知的（有监督学习）；
2、依靠经验；
3、用训练样本中各类出现的频率估计。
但是类条件概率P(xi|y)很难估计，于是把估计完全未知的概率密度P(xi|y)转化为估计参数,极大似然估计就是一种参数估计方法。
极大似然估计
- 前提
训练样本的分布能代表样本的真实分布。每个样本集中的样本都是所谓独立同分布的随机变量 ，且有充分的训练样本。
- 目的
利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。然后我们可以根据这个参数求出概率。
- 原理
提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。通过若干次试验，观察其结果，利用试验结果得到某个参数值能够使样本出现的概率为最大，则称为极大似然估计。
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- 求解最大似然估计函数
(1)写出似然函数；
(2)对似然函数取对数，并整理；
(3) 求导数；
(4）解似然方程。
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特点
使用先验知识得到后验概率，由期望风险最小化得到后验概率最大化。假设条件独立，条件不独立就变成贝叶斯网络了
场景举例：情感分析、消费者分类
优点
小规模数据集表现好，适合多分类
对于在小数据集上有显著特征的相关对象，朴素贝叶斯方法可对其进行快速分类
缺点
需要条件独立假设，会牺牲一定准确率，分类性能不一定高
