叶贝斯分类器

看了下贝叶斯分类器，写个小总结吧!

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前言

贝叶斯在文本分类中的应用：垃圾邮件分类；新闻报道分类；情感极性分类

一、先验概率

先验概率反应我们在实际观察中对某种症状的预测。记作p（yi）

决策规则是基于输入采取的特定行动。（基于先验的决策是有效但是灵活性，准确性还是有局限性。给出的是同样的预测，没有考虑到个体；先验概率均匀也效果不佳）

二、后验概率

1.引入特征

特征：观测变量
特征空间：进行观测值采样的空间

2.后验概率

后验概率：给定观测向量x，某个特定类别的概率P（y/x）
贝叶斯定理:

我们希望最大后验概率(MAP)的类别作为预测结果y=argmacP(yi/x)*

三、风险

可以打球，那么可以打球就是我们的风险。意思就是决策为一个，则另外的一个较小的就是我们的犯错。
犯错之后我们会带来损失
不同的错误带来的损失可能不同，记作人ij。
条件风险

每个样本最佳，是贝叶斯分类的最佳。

四、朴素贝叶斯

关键是做了一个条件独立性假设

实际上做的只对分子做评估就可以了。

先验概率实际上就是ck类别的占比除以总的样本个数N
条件概率实际上就是类别为ck的情况下，x的取值为 某个数的次数除以总的为ck的次数。
参数估计
1.学习；计算先验概率和条件概率
2.测试；算先验概率的最大概率的似然估计
3.确定x的类别；算最优分类，作为y的取值

五、平滑

使得概率不为零，而是一个极小的值。每个

Sj就是说在第J个维度上特征的可能取值个数。
K是类别的个数。（yes no这种类别）
连续特征采用统计看他是符合某种分布的，然后也可以计算。

在进行文本分类时我们首先应该去除停用词和词干提取停用词（携带信息量极为少）词干提取（对词语去除词缀，从而得到词干的过程）对于分类器而言，需要找出积极与消极那个标签的概率更大，所以可以去除相同的除数，即比较两者的分子。

参考：b站up：山he大海