(AI基础算法入门)贝叶斯公式由浅入深大讲解

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1 贝叶斯方法

    长久以来，人们对一件事情发生或不发生的概率，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率是多少？”他们会想都不用想，会立马告诉你，取出白球的概率就是1/2，要么取到白球，要么取不到白球，即θ只能有一个值，而且不论你取了多少次，取得白球的概率θ始终都是1/2，即不随观察结果X 的变化而变化。

    这种频率派的观点长期统治着人们的观念，但是：

                                      

假设我们有如下的7个球在A,B两个框中，如果我们随便取一个球，已知取到的球来自B框中，那么这个球是白球的概率是多少呢？或者问去除的球是白色，那么取自B框的概率是多少呢？这个问题不是很好解决，直到后来一个名叫Thomas Bayes的人物出现。 

1.1 贝叶斯方法的提出

                  托马斯·贝叶斯Thomas Bayes（1702-1763）在世时，并不为当时的人们所熟知，很少发表论文或出版著作，与当时学术界的人沟通交流也很少，用现在的话来说，贝叶斯就是活生生一民间学术“屌丝”，可这个“屌丝”最终发表了一篇名为“An essay towards solving a problem in the doctrine of chances”，翻译过来则是：机遇理论中一个问题的解。你可能觉得我要说：这篇论文的发表随机产生轰动效应，从而奠定贝叶斯在学术史上的地位。

                                               

         事实上，上篇论文发表后，在当时并未产生多少影响，在20世纪后，这篇论文才逐渐被人们所重视。对此，与梵高何其类似，画的画生前一文不值，死后价值连城。

          回到上面的例子：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率θ是多少？”贝叶斯认为取得白球的概率是个不确定的值，因为其中含有机遇的成分。比如，一个朋友创业，你明明知道创业的结果就两种，即要么成功要么失败，但你依然会忍不住去估计他创业成功的几率有多大？你如果对他为人比较了解，而且有方法、思路清晰、有毅力、且能团结周围的人，你会不由自主的估计他创业成功的几率可能在80%以上。这种不同于最开始的“非黑即白、非0即1”的思考方式，便是贝叶斯式的思考方式。

 

 继续深入讲解贝叶斯方法之前，先简单总结下频率派与贝叶斯派各自不同的思考方式：

             频率派把需要推断的参数θ看做是固定的未知常数，即概率θ虽然是未知的，但最起码是确定的一个值，同时，样本X 是随机的，所以频率派重点研究样本空间，大部分的概率计算都是针对样本X 的分布；

              而贝叶斯派的观点则截然相反，他们认为参数θ是随机变量，而样本X 是固定的，由于样本是固定的，所以他们重点研究的是参数θ的分布。

相对来说，频率派的观点容易理解，所以下文重点阐述贝叶斯派的观点。

    贝叶斯派既然把θ看做是一个随机变量，所以要计算θ的分布，便得事先知道θ的无条件分布，即在有样本之前（或观察到X之前），θ有着怎样的分布呢？

             比如往台球桌上扔一个球，这个球落会落在何处呢？如果是不偏不倚的把球抛出去，那么此球落在台球桌上的任一位置都有着相同的机会，即球落在台球桌上某一位置的概率服从均匀分布。这种在实验之前定下的属于基本前提性质的分布称为先验分布，或的无条件分布。

             至此，贝叶斯及贝叶斯派提出了一个思考问题的固定模式：

                        先验分布 π(θ)+ 样本信息χ⇒  后验分布π(θ|x)

           上述思考模式意味着，新观察到的样本信息将修正人们以前对事物的认知。换言之，在得到新的样本信息之前，人们对的认知是先验分布 π(θ)，在得到新的样本信息后χ，人们对θ的认知为π(θ|x)。

而后验分布π(θ|x)一般也认为是在给定样本χ的情况下θ的条件分布，而使达到最大的值称为最大后θMD验估计，类似于经典统计学中的极大似然估计。

               综合起来看，则好比是人类刚开始时对大自然只有少得可怜的先验知识，但随着不断是观察、实验获得更多的样本、结果，使 得人们对自然界的规律摸得越来越透彻。所以，贝叶斯方法既符合人们日常生活的思考方式，也符合人们认识自然的规律，经过不断的发展，最终占据统计学领域的半壁江山，与经典统计学分庭抗礼。

     此外，贝叶斯除了提出上述思考模式之外，还特别提出了举世闻名的贝叶斯定理。

1.2 贝叶斯定理

    在引出贝叶斯定理之前，先学习几个定义：

             边缘概率（又称先验概率）：某个事件发生的概率。边缘概率是这样得到的：在联合概率中，把最终结果中那些不需要的事件通过合并成它们的全概率，而消去它们（对离散随机变量用求和得全概率，对连续随机变量用积分得全概率），这称为边缘化（marginalization），比如A的边缘概率表示为P(A)，B的边缘概率表示为P(B)。 

             联合概率表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为P(A∩B)或者P(A,B)。

             条件概率（又称后验概率）：事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P(A|B)，读作“在B条件下A的概率”,。

  接着，考虑一个问题：P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。

         首先，事件B发生之前，我们对事件A的发生有一个基本的概率判断，称为A的先验概率，用P(A)表示；

        其次，事件B发生之后，我们对事件A的发生概率重新评估，称为A的后验概率，用P(A|B)表示；

        类似的，事件A发生之前，我们对事件B的发生有一个基本的概率判断，称为B的先验概率，用P(B)表示；

         同样，事件A发生之后，我们对事件B的发生概率重新评估，称为B的后验概率，用P(B|A)表示。

贝叶斯定理便是基于下述贝叶斯公式： 

                                                              

                                                        P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)

上述公式的推导其实非常简单，就是从条件概率推出。

 根据条件概率的定义，在事件B发生的条件下事件A发生的概率是

                                               P(A|B)=P(A∩B)/P(B)

同样地，在事件A发生的条件下事件B发生的概率

                                       P(B|A)=P(A∩B)/P(A)

整理与合并上述两个方程式，便可以得到：

                               P(A|B)P(B)=P(A∩B)=P(B|A)P(A)

    接着，上式两边同除以P(B)，若P(B)是非零的，我们便可以得到贝叶斯定理的公式表达式：

                                P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)

 

笔者在看《从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络》的时候，看到这里，其实已经晕晕的了。

P(A|B) 和 P(B|A) 之类的经常让人混淆，@待字闺中的陈老师给出了理解的一个关键点，区分出规律和现象，就是将A看成“规律”，B看成“现象”，那么贝叶斯公式看成：

                                                  

陈老师在《这的理解贝叶斯公式吗》和《又一个生活中的贝叶斯应用》给出了几个通俗易懂的例子，这里不再赘述。

参考文章：

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络

Chapter 1 贝叶斯推断的思想

全栈必备 贝叶斯方法

真的理解贝叶斯公式吗？

全概公式和贝叶斯公式的理解

贝叶斯推断及其互联网应用（一）：定理简介

机器学习(一) —— 浅谈贝叶斯和MCMC（推荐阅读）