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一、贝叶斯分类介绍
创新互联主营同安网站建设的网络公司,主营网站建设方案,成都app软件开发,同安h5微信小程序搭建,同安网站营销推广欢迎同安等地区企业咨询贝叶斯分类器是一个统计分类器。它们能够预测类别所属的概率，如：一个数据对象属于某个类别的概率。贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理而构造出来的。对分类方法进行比较的有关研究结果表明：简单贝叶斯分类器（称为基本贝叶斯分类器）在分类性能上与决策树和神经网络都是可比的。在处理大规模数据库时，贝叶斯分类器已表现出较高的分类准确性和运算性能。基本贝叶斯分类器假设一个指定类别中各属性的取值是相互独立的。这一假设也被称为：类别条件独立，它可以帮助有效减少在构造贝叶斯分类器时所需要进行的计算。
二、贝叶斯定理
p(A|B) 条件概率 表示在B发生的前提下，A发生的概率；
基本贝叶斯分类器通常都假设各类别是相互独立的，即各属性的取值是相互独立的。对于特定的类别且其各属性相互独立，就会有：
P(AB|C) = P(A|C)*P(B|C)
三、贝叶斯分类案例
1.分类属性是离散
假设有样本数为6个的训练集数字如下：
现在假设来又来了一个人是症状为咳嗽的教师，那这位教师是患上感冒、发烧、鼻炎的概率分别是多少呢？这个问题可以用贝叶斯分类来解决，最后三个疾病哪个概率高，就把这个咳嗽的教师划为哪个类,实质就是分别求p(感冒|咳嗽*教师)和P(发烧 | 咳嗽 * 教师)
P(鼻炎 | 咳嗽 * 教师) 的概率；
假设各个类别相互独立：
P(感冒)=3/6 P(发烧)=1/6 P(鼻炎)=2/6
p(咳嗽) = 3/6 P(教师）= 2/6
p(咳嗽 | 感冒) = 2/3 P(教师 | 感冒) = 1/3
故
按以上方法可分别求 P(发烧 | 咳嗽 × 教师) 和P(鼻炎 |咳嗽 × 教师 )的概率；
2.分类属性连续
如果按上面的样本上加一个年龄的属性；因为年龄是连续，不能采用离散变量的方法计算概率。而且由于样本太少，所以也无法分成区间计算；这时，可以假设感冒、发烧、鼻炎分类的年龄都是正态分布，通过样本计算出均值和方差，也就是得到正态分布的密度函数；
下面就以求P(年龄=15|感冒)下的概率为例说明：
第一：求在感冒类下的年龄平均值 u=(15+48+12)/3=25
第二：求在感冒类下年龄的方差 代入下面公司可求：方差=266
第三：把年龄=15 代入正太分布公式如下：参数代进去既可以求的P(age=15|感冒)的概率
其他属性按离散方法可求；
四、概率值为0处理
假设有这种情况出现，在训练集上感冒的元祖有10个，有0个是孩子，有6个是学生，有4个教师；当分别求
P(孩子|感冒) =0； P(学生|感冒)=6/10 ； P(教师|感冒)=4/10 ;出现了概率为0的现象，为了避免这个现象，在假设训练元祖数量大量的前提下，可以使用拉普拉斯估计法，把每个类型加1这样可求的分别概率是
P(孩子|感冒) = 1/13 ； P(学生|感冒) = 7/13 ; P(教师|感冒)=4/13
五、垃圾邮件贝叶斯分类案例
1.准备训练集数据
假设postingList为一个六个邮件内容,classVec=[0,1,0,1,0,1]为邮件类型，设1位垃圾邮件
def loadDataSet():
postingList =[['my','dog','has',' flea','problems','help','please'],
['mybe','not','take','him','to','dog','park','stupid'],
['my','dalmation','is','so','cute','i','love','hime'],
['stop','posting','stupid','worthless','garbage'],
['mr','licks','ate','my','steak','how','to','stop','hime'],
['quit','buying','worthless','dog','food','stupid','quit']]
classVec =[0,1,0,1,0,1]
return postingList,classVec
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