贝叶斯算法PPT分解
合集下载
贝叶斯公式算法PPT课件
j 1
直观地将Ai 看成是导致随机事件B发生的各 种可能的原因，则P(Ai)可以理解为随机事件 Ai发生的先验概率(a priori probability).如 果我们知道随机事件B发生这个新信息，则它 可以用于对事件Ai发生的概率进行重新的估计 .事件P(Ai|B)就是知道了新信息“A发生”后 对于概率的重新认识，称为随机事件Ai的后验
n
P( Ai | B) P( Ai )P(B｜Ai ) P( Aj )P(B｜Aj )
j 1
i 1,2,, n 该公式于1763年由贝叶斯(Bayes)给出.
它是在观察到事件B已发生的条件下，寻找导 致B发生的每个原因的概率.
13
贝叶斯公式：
n
P( Ai | B) P( Ai )P(B｜Ai ) P( Aj )P(B｜Aj )
由全概率公式:
P(B) P(B | A)P(A) P(B | A)P(A)
1
4 p 1
p (1 p)
5
5
16
2019/10/23
17
得到:
P(A | B) P(AB) 5 p P(B) 4 p 1
例如，若 p 1 2
则 P(A | B) 5 6
这说明老师们依据试卷成绩来衡量学 生平时的学习状况还是有科学依据的.
i 1
称满足上述条件的A1,A2,…,An为完备事件组.
6
n
P(B) P ( Ai )P(B｜Ai )
i 1
全概率公式的来由, 不难由上式看出:
“全”部概率P(B)被分解成了许多部分之和.
它的理论和实用意义在于:
在较复杂情况下直接计算P(B)不易,但B总是 伴随着某个Ai出现，适当地去构造这一组Ai
直观地将Ai 看成是导致随机事件B发生的各 种可能的原因，则P(Ai)可以理解为随机事件 Ai发生的先验概率(a priori probability).如 果我们知道随机事件B发生这个新信息，则它 可以用于对事件Ai发生的概率进行重新的估计 .事件P(Ai|B)就是知道了新信息“A发生”后 对于概率的重新认识，称为随机事件Ai的后验
n
P( Ai | B) P( Ai )P(B｜Ai ) P( Aj )P(B｜Aj )
j 1
i 1,2,, n 该公式于1763年由贝叶斯(Bayes)给出.
它是在观察到事件B已发生的条件下，寻找导 致B发生的每个原因的概率.
13
贝叶斯公式：
n
P( Ai | B) P( Ai )P(B｜Ai ) P( Aj )P(B｜Aj )
由全概率公式:
P(B) P(B | A)P(A) P(B | A)P(A)
1
4 p 1
p (1 p)
5
5
16
2019/10/23
17
得到:
P(A | B) P(AB) 5 p P(B) 4 p 1
例如，若 p 1 2
则 P(A | B) 5 6
这说明老师们依据试卷成绩来衡量学 生平时的学习状况还是有科学依据的.
i 1
称满足上述条件的A1,A2,…,An为完备事件组.
6
n
P(B) P ( Ai )P(B｜Ai )
i 1
全概率公式的来由, 不难由上式看出:
“全”部概率P(B)被分解成了许多部分之和.
它的理论和实用意义在于:
在较复杂情况下直接计算P(B)不易,但B总是 伴随着某个Ai出现，适当地去构造这一组Ai
简单贝叶斯方法ppt课件
P ( X x | C 0 ) P ( C 0 ) P ( X x | C 0 ) P ( C 0 ) 0 0 P ( C 0 | X x ) 0 P ( X x ) P ( X x | C 1 ) P ( C 1 ) P ( X x | C 0 ) P ( C 0 ) 0 0 0
从这个意义上讲，它是一个“执果索因”的条 件概率计算公式.相对于事件B而言 ，概率论中 把 P(Ai) 称为先验概率（ Prior Probability）， 而 把 P(Ai|B) 称 为 后 验 概 率 （ Posterior Probability），这是在已有附加信息（即事件 B已发生）之后对事件发生的可能性做出的重新 认识，体现了已有信息带来的知识更新.
简单贝叶斯方法
本节内容纲要
• • • • • • 贝叶斯定理回顾 简单贝叶斯（Naï ve Bayes） 贝叶斯分类法：二类别 对分类法的实用评价 不对称错误分类代价和贝叶斯风险分类 贝叶斯风险分类：多类别
贝叶斯定理回顾
定义 事件组A1，A2，…，An (n可为)，称为样 本空间S的一个划分，若满足：
– 目标是预测类别C – 特别地, 我们想找能够最大化P(C| A1, A2,…,An )的 C值
• 能否从直接数据中估计P(C| A1, A2,…,An )?
贝叶斯分类方法
• 方法:
– 使用贝叶斯定理对于分类变量C的所有值计算后验概率 P(C | A1, A2, …, An) ，
P ( A A A | C ) P ( C ) P ( C | A A A ) P ( A A A )
i 1
P ( A P ( B |A j) j)
式子就称为贝叶斯公式。
贝叶斯定理回顾
从这个意义上讲，它是一个“执果索因”的条 件概率计算公式.相对于事件B而言 ，概率论中 把 P(Ai) 称为先验概率（ Prior Probability）， 而 把 P(Ai|B) 称 为 后 验 概 率 （ Posterior Probability），这是在已有附加信息（即事件 B已发生）之后对事件发生的可能性做出的重新 认识，体现了已有信息带来的知识更新.
简单贝叶斯方法
本节内容纲要
• • • • • • 贝叶斯定理回顾 简单贝叶斯（Naï ve Bayes） 贝叶斯分类法：二类别 对分类法的实用评价 不对称错误分类代价和贝叶斯风险分类 贝叶斯风险分类：多类别
贝叶斯定理回顾
定义 事件组A1，A2，…，An (n可为)，称为样 本空间S的一个划分，若满足：
– 目标是预测类别C – 特别地, 我们想找能够最大化P(C| A1, A2,…,An )的 C值
• 能否从直接数据中估计P(C| A1, A2,…,An )?
贝叶斯分类方法
• 方法:
– 使用贝叶斯定理对于分类变量C的所有值计算后验概率 P(C | A1, A2, …, An) ，
P ( A A A | C ) P ( C ) P ( C | A A A ) P ( A A A )
i 1
P ( A P ( B |A j) j)
式子就称为贝叶斯公式。
贝叶斯定理回顾
《贝叶斯估计》PPT课件
其中
B(
,
)
( )( ) ( )
，确定的随机变量
X
的分布称为贝塔分
布，记为beta(, )
贝塔分布beta(, ) 的均值 E( X )
，
方差Var( X
)
(
)2 (
1)
当 1时，贝塔分布退化整为理[p0p,1t ] 区间上的均匀分布。
19
信息验前分布
例 设事件 A 的概率为 ，为了估计 而作 n 次独立观察，其中事件 A 出现的次数为 X ，显然， X 服从二项分布 b(n, ) ，即
科全书》（数学卷）
整理ppt
3
第一章先验分布与后验分布
统计学有两个主要学派:频率学派与贝叶斯学派. 它们之间有异同,贝叶斯统计是在与经典统计的争 论中发展起来,主要的争论有: 1.未知参数可否作为随机变量? 2.事件的概率是否一定的频率解释? 3.概率是否可用经验来确定?
……….
§1.1 先介绍三种信息的概念
如今在概率、数理统计学中以贝叶斯姓氏命名的有贝叶斯
公式、贝叶斯风险、贝叶斯决策函数、贝叶斯决策规则、贝叶
斯估计量、贝叶斯方法、贝叶斯统计等等.
整理ppt
2
贝叶斯方法(Bayesian approach )
• 贝叶斯方法是基于贝叶斯定理而发展起来用于系 统地阐述和解决统计问题的方法(Samuel Kotz和 吴喜之,2000)。
第二步是从总体分布 p(x | ' ) 产生一个样本 x (x1, xn ) ，
这个样本是具体的，人们能看得到的，此样本 x 发生的概) p(xi | ') i 1
这个联合密度函数是综合了总体信息和样本信息，常称
为似然函数，记为 L( ') 。
《贝叶斯估计》PPT课件
前面的分析总结如下：人们根据先验信息对参数θ
已有一个认识，这个认识就是先验分布π (θ )。通
过试验，获得样本。从而对θ 的先验分布进行调整，
调整的方法就是使用上面的贝叶斯公式，调整的结
果就是后验分布 ( x1,。, xn后) 验分布是三种信息 的综合。获得后验分布使人们对θ 的认识又前进一
1)
,
x
0,1, n
( x)
(n 2)
x (1 )nx ,0 1
(x 1)(n x 1)
即
X ~ Be(x 1, n x 1)
9
贝叶斯统计学首先要想方设法先去寻求θ的先验分布。 先验分布的确定大致可分以下几步： 第一步，选一个适应面较广的分布族作先验分布族， 使它在数学处理上方便一些，这里我们选用β分布族
步，可看出，获得样本的的效果是把我们对θ的认识
由π(θ)调整到 应建立在后验分布
( 。x1,所,以xn)对θ的统计推断就 ( 的x1,基础, xn上) 。
7
例1 设事件A(产品为废品)的概率为 ，即P(A) 。 为了估计 而作n次独立观察，其中事件A出现次数
为X，则有X服从二项分布 b(n, )
第三章 贝叶斯估计
§3.1贝叶斯推断方法 一 、统计推断中可用的三种信息
美籍波兰统计学家耐(E.L.Lehmann1894~1981) 高度概括了在统计推断中可用的三种信息：
1．总体信息，即总体分布或所属分布族给我们 的信息。譬如“总体是指数分布”或“总体是正 态分布”在统计推断中都发挥重要作用，只要有 总体信息，就要想方设法在统计推断中使用。
假设Ⅱ 当给定θ后，从总体p(x|θ)中随机抽取一个样 本X1，…，Xn，该样本中含有θ的有关信息。这种信 息就是样本信息。
高级人工智能贝叶斯公式PPT课件
P(D|T,L,B)
Dyspnoea
T L B D=0 D=1 0 0 0 0.1 0.9 0 0 1 0.7 0.3 0 1 0 0.8 0.2 0 1 1 0.9 0.1
...
P(A, S, T, L, B, C, D) = P(A) P(S) P(T|A) P(L|S) P(B|S) P(C|T,L) P(D|T,L,B)
贝叶斯方法正在以其独特的不确定性知识 表达形式、丰富的概率表达能力、综合先 验知识的增量学习特性等成为当前数据挖 掘众多方法中最为引人注目的焦点之一。
2020/9/29
史忠植 高级人工智能
3
贝叶斯网络是什么
贝叶斯（Reverend Thomas Bayes 1702-1761） 学派奠基性的工作是贝叶斯的论文“关于几率性 问题求解的评论”。或许是他自己感觉到它的学 说还有不完善的地方，这一论文在他生前并没有 发表，而是在他死后，由他的朋友发表的。著名 的数学家拉普拉斯（Laplace P. S.）用贝叶斯的 方法导出了重要的“相继律”，贝叶斯的方法和 理论逐渐被人理解和重视起来。但由于当时贝叶 斯方法在理论和实际应用中还存在很多不完善的 地方，因而在十九世纪并未被普遍接受。
2020/9/29
史忠植 高级人工智能
6
贝叶斯网络的应用领域
辅助智能决策 数据融合 模式识别 医疗诊断 文本理解 数据挖掘
2020/9/29
史忠植 高级人工智能
7
统计概率
统计概率:若在大量重复试验中，事件A发生的频 率稳定地接近于一个固定的常数p，它表明事件A 出现的可能性大小，则称此常数p为事件A发生的 概率，记为P(A), 即
P(A·B)＝P(A)·P(B|A) 或 P(A·B)＝P(B)·P(A|B)
15全概率与贝叶斯公式(共18张PPT)
|
A2 )
0.75 0.9
0.9
0.75 0.9 0.25 0.3
P(A1), P(A2)通常(tōngcháng)称为验前概率，P(A1|B), P(A2|B)称为验后概率。
第十一页，共十八页。
例5.某商店由三个厂购进一批灯泡，其中甲厂占25%，乙厂占35%, 丙厂占40%，且各厂的次品率分别为5%，4%，2%。如果消费者已经买到一个
0.3623
i1
类似(lèi sì)可得 P(A2|B)=0.4058， P(A3|B)=0.2319．
第十二页，共十八页。
例6. 对目标进行(jìnxíng)三次独立射击，设三次命中率分别是0.4，0.5，
0.7．已知目标中一弹、二弹、三弹被击毁的概率分别是0.2，0.6 和0.8．
求（１）炮击三次击毁目标的概率； （２）已知目标被击毁，求目标中二弹的概率．
§１.5 全概率(gàilǜ)公式与贝叶斯公式
一、全概率(gàilǜ)公式引入 二、全概率公式推导
三、全概率公式应用
四、贝叶斯公式及其应用
第一页，共十八页。
全概率(gàilǜ)公式与贝叶斯公式
一、全概率公式(gōngshì)问题引入
引例(yǐn lì)1. 设甲袋有8个白球7个红球，乙袋有5个白球3个红球，现从 甲袋中任取2球放入乙袋，再从乙袋中任取2球，求从乙袋取出2 个红球的概率。
袋任取２个球放入乙袋，再从乙袋任取２球，求从乙袋取出２个白球的 概率．
②设Ａ、Ｂ、Ｃ三车间生产同一种(yī zhǒnɡ)产品，产量各占25％、35％、40％， 次品率分别为5％、4％、6％，现从中任取１件产品，已知取得的是次品，问
它是Ａ、Ｂ、Ｃ车间生产的概率分别是多少？
贝叶斯决策分析培训教材(PPT39页)
若不作进一步调查研究，则采用方案1（即采用新产品）可获期望利润3.
同理可计算得：P(B2|A)=0. 经财务部门预算，进行一次试销调查花费60万元。 因亏损的先验概率较大，故该厂还要研 若进一步调查研究，则可获期望利润值6. 经过必要的风险估计后，他们估计出：
第一节 引言
一、问题的提出
在实际进行决策时，我们一直强调要调查研究， 注意预测，以掌握机会，制订对策，明确结果， 改进决策过程，提高决策水平。
这种对验前概率分布要否采取一些方法、途径 和手段以获取新信息来进行修正，其效果如何， 是否值得等一系列分析就称为后验预分析。
3.验后分析
根据预后验分析，如果认为采集信息和 进行调查研究是值得的，那么就应该决 定去做这项工作。
验后分析就是根据实际发生的调查结果 的信息修正验前概率的方法。
4.序贯分析
贝叶斯定理：
设B1，B2，……Bn是一组互斥的完备事件集， 即所有Bi互不相容，∪Bi=Ω，且P(Bi)>0，则 对任一事件有：
P(Bi
|
A)
P(Bi A) P( A)
P(Bi )P( A | Bi )
n
P(Bi )P( A | Bi )
i 1
其中：
P(Bi)为试验前就已知道了的概率，称为验前概率或先验概率； P(A)为边际概率，它按全概率公式求得； P(Bi|A)表示试验发生后，由于事件A发生而引起Bi发生的条件概率， 它是对先验概率P(Bi)的一种修正，故称验后概率或修正概率。
P(A| B) P(AB) P(B)
乘法公式： 对任意两个事件A与B，有： P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A) 对任意三个事件A1，A2，A3，有： P(A1A2A3)=P(A1)P(A2|A1)P(A3|A1A2) 依次可以推广到四个或更多的事件上去。
同理可计算得：P(B2|A)=0. 经财务部门预算，进行一次试销调查花费60万元。 因亏损的先验概率较大，故该厂还要研 若进一步调查研究，则可获期望利润值6. 经过必要的风险估计后，他们估计出：
第一节 引言
一、问题的提出
在实际进行决策时，我们一直强调要调查研究， 注意预测，以掌握机会，制订对策，明确结果， 改进决策过程，提高决策水平。
这种对验前概率分布要否采取一些方法、途径 和手段以获取新信息来进行修正，其效果如何， 是否值得等一系列分析就称为后验预分析。
3.验后分析
根据预后验分析，如果认为采集信息和 进行调查研究是值得的，那么就应该决 定去做这项工作。
验后分析就是根据实际发生的调查结果 的信息修正验前概率的方法。
4.序贯分析
贝叶斯定理：
设B1，B2，……Bn是一组互斥的完备事件集， 即所有Bi互不相容，∪Bi=Ω，且P(Bi)>0，则 对任一事件有：
P(Bi
|
A)
P(Bi A) P( A)
P(Bi )P( A | Bi )
n
P(Bi )P( A | Bi )
i 1
其中：
P(Bi)为试验前就已知道了的概率，称为验前概率或先验概率； P(A)为边际概率，它按全概率公式求得； P(Bi|A)表示试验发生后，由于事件A发生而引起Bi发生的条件概率， 它是对先验概率P(Bi)的一种修正，故称验后概率或修正概率。
P(A| B) P(AB) P(B)
乘法公式： 对任意两个事件A与B，有： P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A) 对任意三个事件A1，A2，A3，有： P(A1A2A3)=P(A1)P(A2|A1)P(A3|A1A2) 依次可以推广到四个或更多的事件上去。
贝叶斯网络全解课件
等。
评分函数
定义一个评分函数来评估网络结构的优劣，常用的评分函数包 括BIC（贝叶斯信息准则）和AIC（赤池信息准则）等。
参数学习优化
1 2
参数学习
基于已知的网络结构和数据集，学习网络中各节 点的条件概率分布，使得网络能够最好地拟合数 据集。
最大似然估计
使用最大似然估计方法来估计节点的条件概率分 布，即寻找使得似然函数最大的参数值。
案例三
异常检测：使用贝叶斯网络检测金融市场中的异常交易行为。
06
贝叶斯网络展望
当前研究热点
概率图模型研究
贝叶斯网络作为概率图模型的一种，其研究涉及到对概率图 模型基本理论的研究，包括对概率、图、模型等基本概念的 理解和运用。
深度学习与贝叶斯网络的结合
随着深度学习技术的发展，如何将深度学习技术与贝叶斯网 络相结合，发挥各自的优势，是当前研究的热点问题。
未来发展方向
可解释性机器学习
随着人工智能技术的广泛应用，人们对机器学习模型的可解释性要求越来越高 。贝叶斯网络作为一种概率模型，具有天然的可解释性优势，未来可以在这方 面进行更深入的研究。
大规模贝叶斯网络
随着数据规模的增大，如何构建和处理大规模贝叶斯网络成为未来的一个重要 研究方向。
技术挑战与展望
联合概率
两个或多个事件同时发生的概率。联合概率 的计算公式为 P(A∩B)=P(A|B)⋅P(B)+P(B|A)⋅P(A)。
条件独立性
01
条件独立的概念
在给定某个条件时，两个事件之 间相互独立，即一个事件的发生 不影响另一个事件的发生。
02
条件独立性的应用
03
条件独立性的判断
在贝叶斯网络中，条件独立性用 于简化概率计算，降低模型复杂 度。
评分函数
定义一个评分函数来评估网络结构的优劣，常用的评分函数包 括BIC（贝叶斯信息准则）和AIC（赤池信息准则）等。
参数学习优化
1 2
参数学习
基于已知的网络结构和数据集，学习网络中各节 点的条件概率分布，使得网络能够最好地拟合数 据集。
最大似然估计
使用最大似然估计方法来估计节点的条件概率分 布，即寻找使得似然函数最大的参数值。
案例三
异常检测：使用贝叶斯网络检测金融市场中的异常交易行为。
06
贝叶斯网络展望
当前研究热点
概率图模型研究
贝叶斯网络作为概率图模型的一种，其研究涉及到对概率图 模型基本理论的研究，包括对概率、图、模型等基本概念的 理解和运用。
深度学习与贝叶斯网络的结合
随着深度学习技术的发展，如何将深度学习技术与贝叶斯网 络相结合，发挥各自的优势，是当前研究的热点问题。
未来发展方向
可解释性机器学习
随着人工智能技术的广泛应用，人们对机器学习模型的可解释性要求越来越高 。贝叶斯网络作为一种概率模型，具有天然的可解释性优势，未来可以在这方 面进行更深入的研究。
大规模贝叶斯网络
随着数据规模的增大，如何构建和处理大规模贝叶斯网络成为未来的一个重要 研究方向。
技术挑战与展望
联合概率
两个或多个事件同时发生的概率。联合概率 的计算公式为 P(A∩B)=P(A|B)⋅P(B)+P(B|A)⋅P(A)。
条件独立性
01
条件独立的概念
在给定某个条件时，两个事件之 间相互独立，即一个事件的发生 不影响另一个事件的发生。
02
条件独立性的应用
03
条件独立性的判断
在贝叶斯网络中，条件独立性用 于简化概率计算，降低模型复杂 度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Q1 什么是分类
超市中的物品分类
生活中的垃圾分类
Q1 什么是分类
由此可见，分类是跟 我们的生活息息相关 的东西，分类让生活 更加有条理，更加精 彩.
生活信息的分类
Q1 什么是分类
分类就是把一些新的数据项映射到给定类别的中的某 一个类别，比如说当我们发表一篇文章的时候，就可以自 动的把这篇文章划分到某一个文章类别。 分类也称为有监督学习(supervised learning),与之相对 于的是无监督学习(unsupervised learning),比如聚类。 分类与聚类的最大区别在于，分类数据中的一部分的 类别是已知的，而聚类数据的类别未知。
贝叶斯公式
贝叶斯公式提供了从先验概率P(A)、P(B) 和P(B|A)计算后验概率P(A|B)的方法： P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) ，P(A|B)随着P(A) 和P(B|A)的增长而增长，随着P(B)的增长而 减少，即如果B独立于A时被观察到的可能性 越大，那么B对A的支持度越小。
动物A
动物B
大
中
0
2
2
2
是
否
无
是
？
？
• 根据现有的知识，我们得到了一些关于爬行动物和鸟类的信息， 我们能否对新发现的物种，比如动物A，动物B进行分类？
Q2 分类的流程
• 步骤一：将样本转化为等维的数据特征（特征提取）。
– 所有样本必须具有相同数量的特征 – 兼顾特征的全面性和独立性
动物种类 体型 翅膀数量 脚的只数 是否产蛋 是否有毛 类别
动物种类 体型 翅膀数量 脚的只数 是否产蛋 是否有毛 类别
狗 猪 牛
中 大 大
0 0 0
4 4 4
否 否 否
是 是 是
爬行动物 爬行动物 爬行动物
麻雀
天鹅
小
中
2
2
2
2
是
是
是
是
鸟类
鸟类
大雁
中
2
2
是
是
鸟类
Q2 分类的流程
• 步骤三：建立分类模型或分类器（分类）。
– 分类器通常可以看作一个函数，它把特征映射到类的空间 上
有腿
否
类别 哺乳动物 非哺乳动物 非哺乳动物 哺乳动物 非哺乳动物 非哺乳动物 哺乳动物 非哺乳动物 哺乳动物 非哺乳动物 非哺乳动物 非哺乳动物 哺乳动物 非哺乳动物 非哺乳动物 非哺乳动物 哺乳动物 非哺乳动物 哺乳动物 非哺乳动物
类别
？
Q2 分类问题
税号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 去年退税 是 否 否 是 否 否 是 否 否 否 婚姻状况 单身 婚姻中 单身 婚姻中 离婚 婚姻中 离婚 单身 婚姻中 单身 可征税收入 125k 100k 70k 120k 95k 60k 220k 85k 75k 90k 逃税 否 否 否 否 是 否 否 是 否 是
胎生
是
胎生 是 否 否 是 否 否 是 否 是 是 否 否 是 否 否 否 否 否 是 否
会飞
否
会飞 否 否 否 否 否 否 是 是 否 否 否 否 否 否 否 否 否 是 否 是
是
水中生活 否 否 是 是 有时 否 否 否 否 是 有时 有时 否 是 有时 否 否 否 是 否
水中生活
有腿 是 否 否 否 是 是 是 是 是 否 是 是 是 否 是 是 是 是 否 是
f ( xi1, xi2, xi3,......,xin) yi
Q3 分类的方法
对数据挖掘中心的可信技术分类算法的内 容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体 可以分为传统分类算法和基于软件计算的分类 法两类，主要包括相似函数，关联规则分类算 法，K近邻分类算法，决策树分类算法，贝叶斯 分类算法和基于模糊逻辑，遗传算法，粗糙集 和神经网络的分类算法。 分类的算法有很多种，他们都有各自的优缺 点和应用范围，本次我就贝叶斯分类算法展开 我的演讲。
Thomas Bayes
ห้องสมุดไป่ตู้ 贝叶斯定理
贝叶斯定理（Bayes' theorem）是概率论中的一个结果， 它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些 关于概率的解说中，贝叶斯定理能够告知我们如何利用新 证据修改已有的看法。 通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事 件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是 有确定的关系，贝叶斯定理就是这种关系的陈述。
狗 猪 牛 麻雀 天鹅 大雁
中 大 大 小 中 中
0 0 0 2 2 2
4 4 4 2 2 2
否 否 否 是 是 是
是 是 是 是 是 是
爬行动物 爬行动物 爬行动物 鸟类 鸟类 鸟类
Q2 分类的流程
• 步骤二：选择与类别相关的特征（特征选择）。
– 比如，绿色代表与类别非常相关，黑色代表部分相关，灰 色代表完全无关
1.2 贝叶斯分类概述
贝叶斯分类基于贝叶斯定理，贝叶 斯定理是由18世纪概率论和决策论的早 起研究者Thomas Bayes发明的，故用其 名字命名为贝叶斯定理。 分类算法的比较研究发现，一种称 为朴素贝叶斯分类法的简单贝叶斯分类 法可以与决策树和经过挑选的神经网络 分类器相媲美。用于大型数据库，贝叶 斯分类法也已表现出高准确率和高速度。 目前研究较多的贝叶斯分类器主要 有四种，分别是：Naive Bayes、TAN、 BAN和GBN。
数据挖掘分类之
贝叶斯网络
主讲人：软件学院 卢卫刚
目录
1 2 3 4 5 贝叶斯分类
贝叶斯网络
贝叶斯网络的应用及实例 总结 致谢
1.贝叶斯分类
1.1分类的基本概念
1.2贝叶斯分类概述
1.1分类的基本概念
近几十年来，Internet互联网的普及使得人们获得和 存储数据的能力得到逐步的提高，数据规模不断壮大。面 对“数据丰富而知识匮乏”的挑战，数据挖掘技术应运而 生。数据挖掘是一门多学科的交叉领域，涉及统计学，机 器学习、神经网络、模式识别、知识库系统、信息检索、 高性能计算和可视化等学科。而数据挖掘中的分类技术是 一项非常重要的技术。
对于X (去年退税 否, 婚姻状况＝婚姻中 可征税收入 , 120K)
Q2 分类的流程
动物种 类 狗 猪 牛 麻雀 天鹅 大雁 体型 中 大 大 小 中 中 翅膀数 量 0 0 0 2 2 2 脚的只数 4 4 4 2 2 2 是否产 蛋 否 否 否 是 是 是 是否有毛 是 是 是 是 是 是 类别 爬行动物 爬行动物 爬行动物 鸟类 鸟类 鸟类
Q2 分类问题
名称 Human python salmon whale frog komodo bat pigeon cat leopard_shark turtle penguin porcupine eel salamander gila_monster platypus owl dolphin eagle