naive bayes

场景：垃圾邮件预测

目标：

$p(y|w) = frac{p(w|y)p(y)}{p(w)}$

对于一封邮件来说，它的单词相同，所以$p(w)$可以不关心，计算得到分子就能知道更属于哪一类

所以，关键在于计算$p(y)$以及$p(w_i|y)$，即根据数据估计这些値

 

假设w为(0,1,0,.,1,..,0)，即邮件中是否出现词典中单词，n为词典长度

使用最大似然估计:

$logprod_i^m p(w_i)|y_i)p(y_i) = sum_i^m [log p(y_i)sum_j^n log p(w_{ij}|p(y_i))]$

得到

$p(y=1) = frac{sum [y_i==1]}{m}$

$p(w_k|y=1) = frac{sum [y_i==1 and w_k==1]}{sum [y_i==1]}$

 

在做预测时，有些单词在以前邮件中内有出现，所以，这些单词的概率

$p(w_k|y=1)=0$，这种情况会使$p(y=1|w)=0$，做拉普赖斯平滑

$p(w_k|y=1) = frac{1+sum [y_i==1 and w_k==1]}{c+sum [y_i==1]}$

c为$w_k$可取値的个数，此处为0，1，所以c=2