跨境电子商务(百度百科)

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跨境电子商务

跨境电子商务是指分属不同关境的交易主体,通过电子商务平台达成交易、进行支付结算,并通过跨境物流送达商品、完成交易的一种国际商业活动。

中文名跨境电子商务

外文名cross-border business

类别名词解释

媒介网络

特点B2C为主

目录

1特征

2意义

3模式

4政策支持

5管理体系

6分类

1特征

跨境电子商务是基于网络发展起来的,网络空间相对于物理空间来说是一个新空间,是一个由网址和密码组成的虚拟但客观存在的世界。网络空间独特的价值标准和行为模式深刻地影响着跨境电子商务,使其不同于传统的交易方式而呈现出自己的特点。[1]

跨国电子商务具有如下特征(基于网络空间的分析):

(一)全球性(Global Forum)

网络是一个没有边界的媒介体,具有全球性和非中心化的特征。依附于网络发生的跨境电子商务也因此具有了全球性和非中心化的特性。电子商务与传统的交易方式相比,其一个重要特点在于电子商务是一种无边界交易,丧失了传统交易所具有的地理因素。互联网用户不需要考虑跨越国界就可以把产品尤其是高附加值产品和服务提交到市场。网络的全球性特征带来的积极影响是信息的最大程度的共享,消极影响是用户必须面临因文化、政治和法律的不同而产生的风险。任何人只要具备了一定的技术手段,在任何时候、任何地方都可以让信息进入网络,相互联系进行交易。美国财政部在其财政报告中指出,对基于全球化的网络建立起来的电子商务活动进行课税是困难重重的,因为:电子商务是基于虚拟的电脑空间展开的,丧失了传统交易方式下的地理因素;电子商务中的制造商容易隐匿其住所而消费者对制造商的住所是漠不关心的。比如,一家很小的爱尔兰在线公司,通过一个可供世界各地的消费者点击观看的网页,就可以通过互联网销售其产品和服务,只要消费者接入了互联网。很难界定这一交易究竟是在哪个国家内发生的。

这种远程交易的发展,给税收当局制造了许多困难。税收权力只能严格的在一国范围内实施,网络的这种特性为税务机关对超越一国的在线交易行使税收管辖权带来了困难。而且互联网有时扮演了代理中介的角色。在传统交易模式下往往需要一个有形的销售网点的存在,例如,通过书店将书卖给读者,而在线书店可以代替书店这个销售网点直接完成整个交易。而问题是,税务当局往往要依靠这些销售网点获取税收所需要的基本信息,代扣代缴所得税等。没有这些销售网点的存在税收权力的行使也会发生困难。

(二)无形性(Intangible)

网络的发展使数字化产品和服务的传输盛行。而数字化传输是通过不同类型的媒介,例如数据、声音和图像在全球化网络环境中集中而进行的,这些媒介在网络中是以计算机数据代码

的形式出现的,因而是无形的。以一个e-mail 信息的传输为例,这一信息首先要被服务器分解为数以百万计的数据包,然后按照TCP/IP 协议通过不同的网络路径传输到一个目的地服务器并重新组织转发给接收人,整个过程都是在网络中瞬间完成的。电子商务是数字化传输活动的一种特殊形式,其无形性的特性使得税务机关很难控制和检查销售商的交易活动,税务机关面对的交易记录都是体现为数据代码的形式,使得税务核查员无法准确地计算销售所得和利润所得,从而给税收带来困难。

数字化产品和服务基于数字传输活动的特性也必然具有无形性,传统交易以实物交易为主,而在电子商务中,无形产品却可以替代实物成为交易的对象。以书籍为例,传统的纸质书籍,其排版、印刷、销售和购买被看作是产品的生产、销售。然而在电子商务交易中,消费者只要购买网上的数据权便可以使用书中的知识和信息。而如何界定该交易的性质、如何监督、如何征税等一系列的问题却给税务和法律部门带来了新的课题。

(三)匿名性(Anonymous)

由于跨境电子商务的非中心化和全球性的特性,因此很难识别电子商务用户的身份和其所处的地理位置。在线交易的消费者往往不显示自己的真实身份和自己的地理位置,重要的是这丝毫不影响交易的进行,网络的匿名性也允许消费者这样做。在虚拟社会里,隐匿身份的便利迅即导致自由与责任的不对称。人们在这里可以享受最大的自由,却只承担最小的责任,甚至干脆逃避责任。这显然给税务机关制造了麻烦,税务机关无法查明应当纳税的在线交易人的身份和地理位置,也就无法获知纳税人的交易情况和应纳税额,更不要说去审计核实。该部分交易和纳税人在税务机关的视野中隐身了,这对税务机关是致命的。以eBay为例,eBay是美国的一家网上拍卖公司,允许个人和商家拍卖任何物品,到目前为止eBay 已经拥有1.5 亿用户,每天拍卖数以万计的物品,总计营业额超过800 亿美元。

电子商务交易的匿名性导致了逃避税现象的恶化,网络的发展,降低了避税成本,使电子商务避税更轻松易行。电子商务交易的匿名性使得应纳税人利用避税地联机金融机构规避税收监管成为可能。电子货币的广泛使用,以及国际互联网所提供的某些避税地联机银行对客户的“完全税收保护”,使纳税人可将其源于世界各国的投资所得直接汇入避税地联机银行,规避了应纳所得税。美国国内收入服务处(IRS)在其规模最大的一次审计调查中发现大量的居民纳税人通过离岸避税地的金融机构隐藏了大量的应税收入。而美国政府估计大约三万亿美元的资金因受避税地联机银行的“完全税收保护”而被藏匿在避税地。

(四)即时性(Instantaneously)

对于网络而言,传输的速度和地理距离无关。传统交易模式,信息交流方式如信函、电报、传真等,在信息的发送与接收间,存在着长短不同的时间差。而电子商务中的信息交流,无论实际时空距离远近,一方发送信息与另一方接收信息几乎是同时的,就如同生活中面对面交谈。某些数字化产品(如音像制品、软件等)的交易,还可以即时清结,订货、付款、交货都可以在瞬间完成。

电子商务交易的即时性提高了人们交往和交易的效率,免去了传统交易中的中介环节,但也隐藏了法律危机。在税收领域表现为:电子商务交易的即时性往往会导致交易活动的随意性,电子商务主体的交易活动可能随时开始、随时终止、随时变动,这就使得税务机关难以掌握交易双方的具体交易情况,不仅使得税收的源泉扣缴的控管手段失灵,而且客观上促成了纳税人不遵从税法的随意性,加之税收领域现代化征管技术的严重滞后作用,都使依法治税变得苍白无力。

(五)无纸化(Paperless)

电子商务主要采取无纸化操作的方式,这是以电子商务形式进行交易的主要特征。在电子商务中,电子计算机通讯记录取代了一系列的纸面交易文件。用户发送或接收电子信息。由于电子信息以比特的形式存在和传送,整个信息发送和接收过程实现了无纸化。无纸化带来的

积极影响是使信息传递摆脱了纸张的限制,但由于传统法律的许多规范是以规范“有纸交易”为出发点的,因此,无纸化带来了一定程度上法律的混乱。

电子商务以数字合同、数字时间截取了传统贸易中的书面合同、结算票据,削弱了税务当局获取跨国纳税人经营状况和财务信息的能力,且电子商务所采用的其他保密措施也将增加税务机关掌握纳税人财务信息的难度。在某些交易无据可查的情形下,跨国纳税人的申报额将会大大降低,应纳税所得额和所征税款都将少于实际所达到的数量,从而引起征税国国际税收流失。例如,世界各国普遍开征的传统税种之一的印花税,其课税对象是交易各方提供的书面凭证,课税环节为各种法律合同、凭证的书立或做成,而在网络交易无纸化的情况下,物质形态的合同、凭证形式已不复存在,因而印花税的合同、凭证贴花(即完成印花税的缴纳行为)便无从下手。

(六)快速演进(Rapidly Evolving)

互联网是一个新生事物,现阶段它尚处在幼年时期网络设施和相应的软件协议的未来发展具有很大的不确定性。但税法制定者必须考虑的问题是网络,象其他的新生儿一样,必将以前所未有的速度和无法预知的方式不断演进。基于互联网的电子商务活动也处在瞬息万变的过程中,短短的几十年中电子交易经历了从EDI到电子商务零售业的兴起的过程,而数字化产品和服务更是花样出新,不断的改变着人类的生活。

而一般情况下,各国为维护社会的稳定,都会注意保持法律的持续性与稳定性,税收法律也不例外。这就会引起网络的超速发展与税收法律规范相对滞后的矛盾。如何将分秒都处在发展与变化中的网络交易纳入税法的规范,是税收领域的一个难题。网络的发展不断给税务机关带来新的挑战,税务政策的制定者和税法立法机关应当密切注意网络的发展,在制定税务政策和税法规范时充分考虑这一因素。

跨国电子商务具有不同于传统贸易方式的诸多特点,而传统的税法制度却是在传统的贸易方式下产生的,必然会在电子商务贸易中漏洞百出。网络深刻的影响着人类社会,也给税收法律规范带来了前所未有的冲击与挑战。

2意义

跨境电子商务作为推动经济一体化、贸易全球化的技术基础,具有非常重要的战略意义。跨境电子商务不仅冲破了国家间的障碍,使国际贸易走向无国界贸易,同时它也正在引起世界经济贸易的巨大变革。对企业来说,跨境电子商务构建的开放、多维、立体的多边经贸合作模式,极大地拓宽了进入国际市场的路径,大大促进了多边资源的优化配置与企业间的互利共赢;对于消费者来说,跨境电子商务使他们非常容易地获取其他国家的信息并买到物美价廉的商品。[2]

3模式

我国跨境电子商务主要分为企业对企业(即B2B)和企业对消费者(即B2C)的贸易模式。B2B模式下,企业运用电子商务以广告和信息发布为主,成交和通关流程基本在线下完成,本质上仍属传统贸易,已纳入海关一般贸易统计。B2C模式下,我国企业直接面对国外消费者,以销售个人消费品为主,物流方面主要采用航空小包、邮寄、快递等方式,其报关主体是邮政或快递公司,目前大多未纳入海关登记。[2]

4政策支持

电子商务出口在交易方式、货物运输、支付结算等方面与传统贸易方式差异较大。现行管理体制、政策、法规及现有环境条件已无法满足其发展要求,主要问题集中在海关、检验检疫、税务和收付汇等方面。[3]

针对上述问题,《国务院办公厅转发商务部等部门关于实施支持跨境电子商务零售出口有关政策意见的通知》提出了6项具体措施。

一是建立电子商务出口新型海关监管模式并进行专项统计,主要用以解决目前零售出口无法办理海关监管统计的问题;

二是建立电子商务出口检验监管模式,主要用以解决电子商务出口无法办理检验检疫的问题。

三是支持企业正常收结汇,主要用以解决企业目前办理出口收汇存在困难的问题;

四是鼓励银行机构和支付机构为跨境电子商务提供支付服务,主要用以解决支付服务配套环节比较薄弱的问题。

此外还实施适应电子商务出口的税收政策,主要用以解决电子商务出口企业无法办理出口退税的问题;

最后是建立电子商务出口信用体系,主要用以解决信用体系和市场秩序有待改善的问题。通知同时要求,自《意见》发布之日起,先在已开展跨境贸易电子商务通关服务试点的上海、重庆、杭州、宁波、郑州等5个城市试行上述政策。自2013年10月1日起,上述政策在全国有条件的地区实施。

5管理体系

一、我国跨境电子商务及支付交易现状[4]

1.跨境电子商务起步晚增速快

2011年在全球经济增长放缓背景下,我国跨境电子商务小额出口业务的总体规模超过100亿美元,虽仅占2011年全国出口总额的0.5%,但同比增速超过100%。2011年全国电子商务用户增至2.03亿户,若以2009年跨境电子商务用户占全国电子商户总数13%来计算,则2011年跨境电子商务用户达2369万户,从电子商务发展速度上分析国内跨境电子商务用户实际增长额应远高于上述测算额。

2.跨境电子商务及支付将成为企业新的盈利点

Capgemini(凯捷咨询公司)、RBS(苏格兰皇家银行)和Efma(欧洲金融市场协会)联合发布的《2011年全球支付报告》显示,2013年全球电子支付交易额预计将达到1.6万亿美元,是2010年交易金额的近两倍。外贸电子商务发展的巨大空间及潜藏的盈利空间已引起国内涉外经济主体的关注。据有关机构统计数据显示,自2008年开始国内电子商务及支付传统细分领域的占比不断缩小,2011年网上支付在航空、电信等领域的总占比由2010年的72.9%下降为67.2%,经测算到2014年这一比例将下降到为48%。同时,随着2010-2011年各大电子商务平台在教育、公共事业缴费和保险、股票、基金等金融产品的应用上的积极布局,电子商务的国内支付领域格局将逐渐趋于稳定。面对激烈的细分市场竞争和海外电子商务平台的进入,跨境市场无疑是电子商务及支付的下一个争夺点。

3.跨境电子支付结算方式多种多样

跨境电子支付业务发生的外汇资金流动,必然涉及资金结售汇与收付汇。从目前支付业务发展情况看,我国跨境电子支付结算的方式主要有跨境支付购汇方式(含第三方购汇支付、境外电商接受人民币支付、通过国内银行购汇汇出等)、跨境收入结汇方式(含第三方收结汇、通过国内银行汇款,以结汇或个人名义拆分结汇流入、通过地下钱庄实现资金跨境收结汇等)。

二、我国跨境电子商务与支付业务管理缺陷

虽然跨境电子商务及支付业务的迅猛发展给企业带来了巨大的利润空间,但是如果管理不当也可能给企业带来巨大的风险,当前我国跨境电子商务与支付业务的管理缺陷主要体现在以下方面:

1.政策缺陷

(1)电子商务交易归属管理问题

从电子商务交易形式上分析,纯粹的电子交易在很大程度上属于服务贸易范畴,国际普遍认可归入GATS的规则中按服务贸易进行管理。对于只是通过电子商务方式完成定购、签约等,但要通过传统的运输方式运送至购买人所在地,则归入货物贸易范畴,属于GATT的管理范畴。此外,对于特殊的电子商务种类,既非明显的服务贸易也非明显货物贸易,如通过电子商务手段提供电子类产品(如文化、软件、娱乐产品等),国际上对此类电子商务交易归属服务贸易或货物贸易仍存在较大分歧。因我国尚未出台《服务贸易外汇管理办法》及跨境电子商务外汇管理法规,对电子商务涉及到的外汇交易归属管理范畴更难以把握。

(2)交易主体市场准入问题

跨境电子商务及支付业务能够突破时空限制,将商务辐射到世界的每个角落,使经济金融信息和资金链日益集中在数据平台。一旦交易主体缺乏足够的资金实力或出现违规经营、信用危机、系统故障、信息泄露等问题,便会引发客户外汇资金风险。因此,对跨境电子商务及支付业务参与主体进行市场准入规范管理极其重要与迫切。

(3)支付机构外汇管理与监管职责问题

首先,支付机构在跨境外汇收支管理中承担了部份外汇政策执行及管理职责,其与外汇指定银行类似,既是外汇管理政策的执行者与监督者;其次,支付机构主要为电子商务交易主体提供货币资金支付清算服务,属于支付清算组织的一种,又不同于金融机构。如何对此类非金融机构所提供的跨境外汇收支服务进行管理与职能定位,急需外汇管理局在法规中加以明确,制度上规范操作。

2.操作瓶颈

(1)交易真实性难以审核

电子商务的虚拟性,直接导致外汇监管部门对跨境电子商务交易的真实性、支付资金的合法性难以审核,为境内外异常资金通过跨境电子商务办理收支提供了途径。

(2)国际收支申报存在困难

一方面,通过电子支付平台,境内外电商的银行账户并不直接发生跨境资金流动,且支付平台完成实质交易资金清算常需要7至10天,因此由交易主体办理对外收付款申报的规定较难实施。另一方,不同的交易方式下对国际收支申报主体也产生一定的影响。如代理购汇支付方式实际购汇人为交易主体,应由交易主体进行国际收支申报,但依前所述较难实施;线下统一购汇支付方式实际购汇人为支付机构,可以支付机构为主体进行国际收支申报,但此种申报方式难以体现每笔交易资金实质,增加外汇监管难度。

(3)外汇备付金账户管理缺失

随着跨境电子商务的发展,外汇备付金管理问题日益突显,而国内当前对外汇备付金管理仍未有明确规定,如外汇备付金是归属经常项目范畴或资本项目范畴(按贸易信贷管理);外汇备付金账户开立、收支范围、收支数据报送;同一机构本外币备付金是否可以轧差结算等无统一管理标准,易使外汇备付金游离于外汇监管体系外。

三、我国跨境电子商务及支付业务管理体系构建建议

1.管理政策层面

(1)明确跨境电子商务交易的业务范围和开放顺序结合我国外汇管理体制现状,建议我国跨境电子商务及支付遵循先经常性项目后资本性项目,先货物贸易后服务贸易再至虚拟交易,

先出口后进口的顺序逐步推进。提供跨境支付服务的电子支付机构应遵循先开放境内机构,慎重开放境外机构的管理原则,限制货物贸易和服务贸易跨境外汇收支范围,暂时禁止经常转移项目和资本项目外汇通过电子支付渠道跨境流动,做好对支付机构的监督管理工作。(2)建立跨境电子商务主体资格登记及支付机构结售汇市场准入制度

一方面,对从事跨境电子商务的境内主体(除个人外)要求其必需在外汇局办理相关信息登记后,方可进行跨境电子商务交易,建立跨境电子商务主体资格登记制度。另一方面,对支付机构的外汇业务经营资格、业务范围、外汇业务监督等方面参照外汇指定银行办理结售汇业务市场准入标准,建立跨境支付业务准入机制,对具备一定条件的支付机构,给予结售汇市场准入资格。外汇局可在一定范围内赋予支付机构部份代位监管职能,并建立银行与支付机构责任共担机制,形成多方监管、互为监督的监管格局。

(3)适时出台跨境电子商务及支付外汇管理办法

将跨境电子外汇业务纳入监管体系,在人民银行《非金融机构支付服务管理办法》的基础上,适时出台《跨境电子商务及电子支付外汇管理办法》,对跨境电子商务主体资格、真实性审核职责、外汇资金交易性质、外汇数据管理、外汇收支统计等方面做出统一明确的管理规定。

2.业务操作层面

(1)将跨境电子商务及支付主体纳入外汇主体监管体系结合当前国家外汇管理局监管理念由行为监管向主体监管的转变,建议将跨境电子商务及支付交易主体纳入外汇主体监管范畴,充分利用现有主体监管结果实行分类管理。一是跨境电子商务中境内交易主体为法人机构时,外汇局应依据已公布的机构考核分类结果,有区别的开放跨境电子商务范畴。电子支付机构在为电商客户办理跨境收支业务时,应先查询机构所属类别,再提供相应跨境电子支付服务。二是境内交易主体为个人时,除执行个人年度购结汇限额管理规定外,支付机构还要健全客户认证机制,对属“关注名单”内的个人应拒绝办理跨境电子收支业务。三是将支付机构纳入外汇主体监管范畴,实行考核分类管理。

(2)有效统计与监测跨境电子商务外汇收支数据

建议要求开办电子商务贸易的境内机构无论是否通过第三方支付平台,均需开立经常项目外汇账户办理跨境外汇收支业务,对办理跨境电子商务的人民币、外汇收支数据需标注特殊标识,便于对跨境电子商务收支数据开展统计与监测。同时,在个人结售汇系统未向电子支付机构提供接口的情况下,同意支付机构采取先购结汇再由补录结售汇信息的模式。外汇局要加强对跨境电子商务外汇收支数据的统计、监测、管理,定期进行现场检查,以达到现场与非现场检查相结合的管理目标,增强监管力度。

(3)明确规范国际收支统计申报主体和申报方式

一是境内交易主体为法人机构的方式下,国际收支统计申报主体应规定为法人机构,申报时间为发生跨境资金收付日,申报方式由法人机构主动到外汇指定银行进行国际收支申报;二是境内交易主体为个人的方式下,建议申报主体为支付机构,由其将当日办理的个人项下跨境外汇收支数据汇总后到银行办理国际收支申报,并留存交易清单等相关资料备查。(4)规范外汇备付金管理

明确规定电子支付机构通过外汇备付金专户存取外汇备付金。外汇局要规范外汇备付金专户外汇收支范围,将专户发生的外汇收支数据纳入外汇账户非现场监管体系进行监测。建议将外汇备付金按资本项下进行管理,收取外汇备付金的支付机构需定时向外汇局报送备付金收支情况,并将其纳入外汇指定银行外债指标范围。

6分类

跨境电子商务从进出口方向分为:出口跨境电子商务和进口跨境电子商务。从交易模式分为

B2B跨境电子商务和B2C跨境电子商务。2013年E贸易的提出。跨境电子商务分为:一般跨境电子商务和E贸易跨境电子商务。

贝叶斯分类器的matlab实现

贝叶斯分类器的matlab实现 贝叶斯分类原理: 1)在已知P(Wi),P(X|Wi)(i=1,2)及给出待识别的X的情况下,根据贝叶斯公式计算出后验概率P(Wi|X) ; 2)根据1)中计算的后验概率值,找到最大的后验概率,则样本X属于该类 举例: 解决方案: 但对于两类来说,因为分母相同,所以可采取如下分类标准:

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% %By Shelley from NCUT,April 14th 2011 %Email:just_for_h264@https://www.360docs.net/doc/a12952989.html, %此程序利用贝叶斯分类算法,首先对两类样本进行训练, %进而可在屏幕上任意取点,程序可输出属于第一类,还是第二类%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% clear; close all %读入两类训练样本数据 load data %求两类训练样本的均值和方差 u1=mean(Sample1); u2=mean(Sample2); sigm1=cov(Sample1); sigm2=cov(Sample2); %计算两个样本的密度函数并显示 x=-20:0.5:40; y= -20:0.5:20; [X,Y] = meshgrid(x,y); F1 = mvnpdf([X(:),Y(:)],u1,sigm1); F2 = mvnpdf([X(:),Y(:)],u2,sigm2); P1=reshape(F1,size(X)); P2=reshape(F2,size(X)); figure(2) surf(X,Y,P1) hold on surf(X,Y,P2) shading interp colorbar title('条件概率密度函数曲线'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% %以下为测试部分 %利用ginput随机选取屏幕上的点(可连续取10个点)

五种贝叶斯网分类器的分析与比较

五种贝叶斯网分类器的分析与比较 摘要:对五种典型的贝叶斯网分类器进行了分析与比较。在总结各种分类器的基础上,对它们进行了实验比较,讨论了各自的特点,提出了一种针对不同应用对象挑选贝叶斯网分类器的方法。 关键词:贝叶斯网;分类器;数据挖掘;机器学习 故障诊断、模式识别、预测、文本分类、文本过滤等许多工作均可看作是分类问题,即对一给定的对象(这一对象往往可由一组特征描述),识别其所属的类别。完成这种分类工作的系统,称之为分类器。如何从已分类的样本数据中学习构造出一个合适的分类器是机器学习、数据挖掘研究中的一个重要课题,研究得较多的分类器有基于决策树和基于人工神经元网络等方法。贝叶斯网(Bayesiannetworks,BNs)在AI应用中一直作为一种不确定知识表达和推理的工具,从九十年代开始也作为一种分类器得到研究。 本文先简单介绍了贝叶斯网的基本概念,然后对五种典型的贝叶斯网分类器进行了总结分析,并进行了实验比较,讨论了它们的特点,并提出了一种针对不同应用对象挑选贝叶斯分类器的方法。 1贝叶斯网和贝叶斯网分类器 贝叶斯网是一种表达了概率分布的有向无环图,在该图中的每一节点表示一随机变量,图中两节点间若存在着一条弧,则表示这两节点相对应的随机变量是概率相依的,两节点间若没有弧,则说明这两个随机变量是相对独立的。按照贝叶斯网的这种结构,显然网中的任一节点x均和非x的父节点的后裔节点的各节点相对独立。网中任一节点X均有一相应的条件概率表(ConditionalProbabilityTable,CPT),用以表示节点x在其父节点取各可能值时的条件概率。若节点x无父节点,则x的CPT为其先验概率分布。贝叶斯网的结构及各节点的CPT定义了网中各变量的概率分布。 贝叶斯网分类器即是用于分类工作的贝叶斯网。该网中应包含一表示分类的节点C,变量C的取值来自于类别集合{C,C,....,C}。另外还有一组节点x=(x,x,....,x)反映用于分类的特征,一个贝叶斯网分类器的结构可如图1所示。 对于这样的一贝叶斯网分类器,若某一待分类的样本D,其分类特征值为x=(x,x,....,x),则样本D属于类别C的概率为P(C=C|X=x),因而样本D属于类别C的条件是满足(1)式: P(C=C|X=x)=Max{P(C=C|X=x),P(C=C|X=x),...,P(C=C|X=x)}(1) 而由贝叶斯公式 P(C=C|X=x)=(2) 其中P(C=Ck)可由领域专家的经验得到,而P(X=x|C=Ck)和P(X=x)的计算则较困难。应用贝叶斯网分类器分成两阶段。一是贝叶斯网分类器的学习(训练),即从样本数据中构造分类器,包括结构(特征间的依赖关系)学习和CPT表的学习。二是贝叶斯网分类器的推理,即计算类结点的条件概率,对待分类数据进行分类。这两者的时间复杂性均取决于特征间的依赖程度,甚至可以是NP完全问题。因而在实际应用中,往往需

贝叶斯分类多实例分析总结

用于运动识别的聚类特征融合方法和装置 提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置,所述方法包括:将从被采集者的加速度信号 中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组;通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数;使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率;基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重;以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。 加速度信号 →时频域特征 →以聚类中心为基向量的线性方程组 →基向量的系数 →方差贡献率 →融合权重 基于特征组合的步态行为识别方法 本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法,包括以下步骤:通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息;从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数;采用聚合法选取参数组成特征向量;以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集,对分类器进行训练,使的分类器具有分类步态行为的能力;将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中,并分别赋予所属类别,统计所有特征向量的所属类别,并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程,降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。 传感器 →样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集 →分类器具有分类步态行为的能力 基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统,该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据,之后存储到后备训练数据集中进行积累,达到设定的阈值后放入训练数据集中;运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算,构造贝叶斯网络分类器;从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据,经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明,利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统,实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能,提高了诊断的准确性和灵活性,并且该系统构建于网络管理系统之上,易于实施,对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。 告警信息和故障类型 →训练集 —>贝叶斯网络分类器

朴素贝叶斯分类器应用

朴素贝叶斯分类器的应用 作者:阮一峰 日期:2013年12月16日 生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法。 一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难。 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表。 症状职业疾病 打喷嚏护士感冒 打喷嚏农夫过敏 头痛建筑工人脑震荡 头痛建筑工人感冒 打喷嚏教师感冒 头痛教师脑震荡 现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人。请问他患上感冒的概率有多大? 根据贝叶斯定理: P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)

可得 P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = P(打喷嚏x建筑工人|感冒) x P(感冒) / P(打喷嚏x建筑工人) 假定"打喷嚏"和"建筑工人"这两个特征是独立的,因此,上面的等式就变成了 P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = P(打喷嚏|感冒) x P(建筑工人|感冒) x P(感冒) / P(打喷嚏) x P(建筑工人) 这是可以计算的。 P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = 0.66 x 0.33 x 0.5 / 0.5 x 0.33 = 0.66 因此,这个打喷嚏的建筑工人,有66%的概率是得了感冒。同理,可以计算这个病人患上过敏或脑震荡的概率。比较这几个概率,就可以知道他最可能得什么病。 这就是贝叶斯分类器的基本方法:在统计资料的基础上,依据某些特征,计算各个类别的概率,从而实现分类。 二、朴素贝叶斯分类器的公式 假设某个体有n项特征(Feature),分别为F1、F2、...、F n。现有m个类别(Category),分别为C1、C2、...、C m。贝叶斯分类器就是计算出概率最大的那个分类,也就是求下面这个算式的最大值: P(C|F1F2...Fn) = P(F1F2...Fn|C)P(C) / P(F1F2...Fn) 由于 P(F1F2...Fn) 对于所有的类别都是相同的,可以省略,问题就变成了求 P(F1F2...Fn|C)P(C) 的最大值。

Python实现贝叶斯分类器

关于朴素贝叶斯 朴素贝叶斯算法是一个直观的方法,使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学习方法,对一个预测性建模问题进行概率建模。 给定一个类,朴素贝叶斯假设每个属性归属于此类的概率独立于其余所有属性,从而简化了概率的计算。这种强假定产生了一个快速、有效的方法。 给定一个属性值,其属于某个类的概率叫做条件概率。对于一个给定的类值,将每个属性的条件概率相乘,便得到一个数据样本属于某个类的概率。 我们可以通过计算样本归属于每个类的概率,然后选择具有最高概率的类来做预测。 通常,我们使用分类数据来描述朴素贝叶斯,因为这样容易通过比率来描述、计算。一个符合我们目的、比较有用的算法需要支持数值属性,同时假设每一个数值属性服从正态分布(分布在一个钟形曲线上),这又是一个强假设,但是依然能够给出一个健壮的结果。 预测糖尿病的发生 本文使用的测试问题是“皮马印第安人糖尿病问题”。 这个问题包括768个对于皮马印第安患者的医疗观测细节,记录所描述的瞬时测量取自诸如患者的年纪,怀孕和血液检查的次数。所有患者都是21岁以上(含21岁)的女性,所有属性都是数值型,而且属性的单位各不相同。 每一个记录归属于一个类,这个类指明以测量时间为止,患者是否是在5年之内感染的糖尿病。如果是,则为1,否则为0。 机器学习文献中已经多次研究了这个标准数据集,好的预测精度为70%-76%。 下面是pima-indians.data.csv文件中的一个样本,了解一下我们将要使用的数据。 注意:下载文件,然后以.csv扩展名保存(如:pima-indians-diabetes.data.csv)。查看文件中所有属性的描述。 Python 1 2 3 4 5 6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1 1,85,66,29,0,26.6,0.351,31,0 8,183,64,0,0,23.3,0.672,32,1 1,89,66,23,94,28.1,0.167,21,0 0,137,40,35,168,43.1,2.288,33,1 朴素贝叶斯算法教程 教程分为如下几步: 1.处理数据:从CSV文件中载入数据,然后划分为训练集和测试集。 2.提取数据特征:提取训练数据集的属性特征,以便我们计算概率并做出预测。 3.单一预测:使用数据集的特征生成单个预测。 4.多重预测:基于给定测试数据集和一个已提取特征的训练数据集生成预测。 5.评估精度:评估对于测试数据集的预测精度作为预测正确率。 6.合并代码:使用所有代码呈现一个完整的、独立的朴素贝叶斯算法的实现。 1.处理数据

贝叶斯分类器工作原理

贝叶斯分类器工作原理原理 贝叶斯分类器是一种比较有潜力的数据挖掘工具,它本质上是一 种分类手段,但是它的优势不仅仅在于高分类准确率,更重要的是,它会通过训练集学习一个因果关系图(有向无环图)。如在医学领域,贝叶斯分类器可以辅助医生判断病情,并给出各症状影响关系,这样医生就可以有重点的分析病情给出更全面的诊断。进一步来说,在面对未知问题的情况下,可以从该因果关系图入手分析,而贝叶斯分类器此时充当的是一种辅助分析问题领域的工具。如果我们能够提出一种准确率很高的分类模型,那么无论是辅助诊疗还是辅助分析的作用都会非常大甚至起主导作用,可见贝叶斯分类器的研究是非常有意义的。 与五花八门的贝叶斯分类器构造方法相比,其工作原理就相对简 单很多。我们甚至可以把它归结为一个如下所示的公式: 其中实例用T{X0,X1,…,Xn-1}表示,类别用C 表示,AXi 表示Xi 的 父节点集合。 选取其中后验概率最大的c ,即分类结果,可用如下公式表示 () ()()() ()( ) 0011111 00011111 0|,, ,|,,, ,C c |,i i n n n i i X i n n n i i X i P C c X x X x X x P C c P X x A C c P X x X x X x P P X x A C c ---=---========= ===∝===∏∏()() 1 0arg max |A ,i n c C i i X i c P C c P X x C c -∈=====∏

上述公式本质上是由两部分构成的:贝叶斯分类模型和贝叶斯公式。下面介绍贝叶斯分类器工作流程: 1.学习训练集,存储计算条件概率所需的属性组合个数。 2.使用1中存储的数据,计算构造模型所需的互信息和条件互信息。 3.使用2种计算的互信息和条件互信息,按照定义的构造规则,逐步构建出贝叶斯分类模型。 4.传入测试实例 5.根据贝叶斯分类模型的结构和贝叶斯公式计算后验概率分布。6.选取其中后验概率最大的类c,即预测结果。 其流程图如下所示:

贝叶斯分类器在机器学习中的研究

贝叶斯分类器在机器学习中的研究 摘要:贝叶斯分类器作为机器学习中的一种分类算法,在有些方面有着其优越的一面,在机器学习中有着广泛的应用,本文通过对机器学习中贝叶斯分类器的解析,指出了贝叶斯分类器在机器学习中的适用方面和不足之处。使其能更加清楚认识了解贝叶斯算法,并能在适合的方面使用贝叶斯算法。 关键词:机器学习贝叶斯算法适用 1. 引言 机器学习是计算机问世以来,兴起的一门新兴学科。所谓机器学习是指研究如何使用计算机来模拟人类学习活动的一门学科,研究计算机获得新知识和新技能,识别现有知识,不断改善性能,实现自我完善的方法,从而使计算机能更大性能的为人类服务。 机器学习所适用的范围广阔,在医疗、军事、教育等各个领域都有着广泛的应用,并发挥了积极的作用。而分类是机器学习中的基本问题之一,目前针对不同的分类技术,分类方法有很多,如决策树分类、支持向量机分类、神经网络分类等。贝叶斯分类器作为机器学习分类中的一种,近年来在许多领域也受到了很大的关注,本文对贝叶斯分类器进行总结分析和比较,提出一些针对不同应用对象挑选贝叶斯分类器的方法。 2. 贝叶斯公式与贝叶斯分类器: 2.1贝叶斯公式: 在概率论方面的贝叶斯公式是在乘法公式和全概率公式的基础上推导出来的,它是指设■是样本空间Ω的一个分割,即■互不相容,且,如果■,■,■,则 ,■ 这就是贝叶斯公式,■称为后验概率,■为先验概率,一般是已知先验概率来求后验概率,贝叶斯定理提供了“预测”的实用模型,即已知某事实,预测另一个事实发生的可能性大小。 2.2 机器学习中的贝叶斯法则: 在机器学习中,在给定训练数据D时,确定假设空间H中的最佳假设,我们用■来代表在没训练数据前假设■拥有的初始概率。■为■的先验概率,用■代表将要观察训练数据D的先验概率,以■代表假设■成立的情况下观察到数据D的概率,以■为给定训练数据D时■成立的概率,■称为■的后验概率,机器学习中

02-机器学习_第2天(贝叶斯分类算法与应用)

机器学习算法day02_贝叶斯分类算法及应用课程大纲 课程目标: 1、理解朴素贝叶斯算法的核心思想 2、理解朴素贝叶斯算法的代码实现 3、掌握朴素贝叶斯算法的应用步骤:数据处理、建模、运算和结果判定

1. 朴素贝叶斯分类算法原理 1.1 概述 贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据 朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种 注:朴素的意思是条件概率独立性 1.2 算法思想 朴素贝叶斯的思想是这样的: 如果一个事物在一些属性条件发生的情况下,事物属于A的概率>属于B的概率,则判定事物属于A 通俗来说比如,你在街上看到一个黑人,我让你猜这哥们哪里来的,你十有八九猜非洲。为什么呢? 在你的脑海中,有这么一个判断流程: 1、这个人的肤色是黑色<特征> 2、非洲人中黑色人种概率最高<已知的是条件概率:p(黑色|非洲人)> 而用于判断的标准是:P(非洲人|黑色) 3、没有其他辅助信息的情况下,最好的判断就是非洲人 这就是朴素贝叶斯的思想基础。 再扩展一下,假如某条街上,有100人,其中有50个美国人,50个非洲人,看到一个讲英语的黑人,那我们是怎么去判断他来自于哪里? 提取特征: 肤色:黑 语言:英语 先验知识: P(黑色|非洲人) = 0.8 P(讲英语|非洲人)=0.1 P(黑色|美国人)= 0.2 P(讲英语|美国人)=0.9 要判断的概率是: P(非洲人|(讲英语,黑色) )

P(美国人|(讲英语,黑色) ) 思考过程: P(非洲人|(讲英语,黑色) ) 的分子= 0.1 * 0.8 *0.5 =0.04 P(美国人|(讲英语,黑色) ) 的分子= 0.9 *0.2 * 0.5 = 0.09 从而比较这两个概率的大小就等价于比较这两个分子的值: 可以得出结论,此人应该是:美国人 我们的判断结果就是:此人来自美国! 其蕴含的数学原理如下: p(A|xy)=p(Axy)/p(xy)=p(Axy)/p(x)p(y)=p(A)/p(x)*p(A)/p(y)* p(xy)/p(xy)=p(A|x)p(A|y) 朴素贝叶斯分类器 讲了上面的小故事,我们来朴素贝叶斯分类器的表示形式: 当特征为为x时,计算所有类别的条件概率,选取条件概率最大的类别作为待分类的类别。由于上公式的分母对每个类别都是一样的,因此计算时可以不考虑分母,即

贝叶斯分类器代码

clc;clear all;close all; %训练集 SampleMark={'咳嗽','头晕','体温','流感'} Sample={ '是','是','正常', '否';.... '是','是','高', '是';.... '是','是','非常高','是';.... '否','是','正常', '否';.... '否','否','高', '否';.... '否','是','非常高','是';.... '是','否','高', '是';.... '否','是','正常', '否';.... } %流感为是的与否的两类子集 IsFlu=Sample(strmatch('是',Sample(:,4)),:); NotFlu=Sample(strmatch('否',Sample(:,4)),:); %先验概率 N1=size(IsFlu,1); N2=size(NotFlu,1); Pw1=N1/(N1+N2); Pw2=N2/(N1+N2); %咳嗽似然度 %采用m-估计,计算各属性先验概率 x1=size(strmatch('是',Sample(:,1)),1); x2=size(strmatch('否',Sample(:,1)),1); p1=x1/(x1+x2); p2=x2/(x1+x2); n1=size(strmatch('是',IsFlu(:,1)),1); n2=size(strmatch('否',IsFlu(:,1)),1); PXwi(1,1:2)=[(n1+1)/(n1+n2+p1) (n2+1)/(n1+n2+p2)]; n1=size(strmatch('是',NotFlu(:,1)),1); n2=size(strmatch('否',NotFlu(:,1)),1); PXwi(2,1:2)=[(n1+1)/(n1+n2+p1) (n2+1)/(n1+n2+p2)]; %头晕似然度 %采用m-估计,计算各属性先验概率 x1=size(strmatch('是',Sample(:,2)),1); x2=size(strmatch('否',Sample(:,2)),1); p1=x1/(x1+x2); p2=x2/(x1+x2); n1=size(strmatch('是',IsFlu(:,2)),1); n2=size(strmatch('否',IsFlu(:,2)),1); PXwi(1,3:4)=[(n1+1)/(n1+n2+p1) (n2+1)/(n1+n2+p2)]; n1=size(strmatch('是',NotFlu(:,2)),1); n2=size(strmatch('否',NotFlu(:,2)),1);

朴素贝叶斯分类算法代码实现

朴素贝叶斯分类算法 一.贝叶斯分类的原理 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说,贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。 贝叶斯分类器是用于分类的贝叶斯网络。该网络中应包含类结点C,其中C 的取值来自于类集合( c1 , c2 , ... , cm),还包含一组结点X = ( X1 , X2 , ... , Xn),表示用于分类的特征。对于贝叶斯网络分类器,若某一待分类的样本D,其分类特征值为x = ( x1 , x2 , ... , x n) ,则样本D 属于类别ci 的概率P( C = ci | X1 = x1 , X2 = x 2 , ... , Xn = x n) ,( i = 1 ,2 , ... , m) 应满足下式: P( C = ci | X = x) = Max{ P( C = c1 | X = x) , P( C = c2 | X = x ) , ... , P( C = cm | X = x ) } 贝叶斯公式: P( C = ci | X = x) = P( X = x | C = ci) * P( C = ci) / P( X = x) 其中,P( C = ci) 可由领域专家的经验得到,而P( X = x | C = ci) 和P( X = x) 的计算则较困难。 二.贝叶斯伪代码 整个算法可以分为两个部分,“建立模型”与“进行预测”,其建立模型的伪代码如下: numAttrValues 等简单的数据从本地数据结构中直接读取 构建几个关键的计数表 for(为每一个实例) { for( 每个属性 ){ 为 numClassAndAttr 中当前类,当前属性,当前取值的单元加 1 为 attFrequencies 中当前取值单元加 1 } } 预测的伪代码如下: for(每一个类别){ for(对每个属性 xj){ for(对每个属性 xi){

朴素贝叶斯分类在机器学习中的应用

朴素贝叶斯分类在机器学习中的应用 贝叶斯分类技术在众多分类技术中占有着重要的地位。它属于统计学分类的范畴,是一种非规则的分类方法。贝叶斯分类方法的主要内容是通过对已分类的样本子集进行训练,学习归纳出分类函数(对离散变量的预测称作分类,对连续变量的分类成为回归),利用训练得到的分类器实现对未分类数据的分类。在众多贝叶斯分类技术中,朴素贝叶斯分类算法是其中应用最多、表现效果最好的一项贝叶斯分类技术。 一、朴素贝叶斯分类法简介 朴素贝叶斯分类法来源于贝叶斯定理 其中称为先验概率,称为后验概率,称为现象概率,称为条件概率。贝叶斯定理描述的是如何用已知的事实去推理未知的概率。在进行预测前,我们有事件A 发生的概率P(A),有对事件B的预测概率P(B),还有已知B发生的条件下事件A发生的概率,由这三个概率可以推理出在事件A发生的条件下事件B发生的概率,这一过程也可以解释为我们用事件A的相关信息去修正B发生的概率,在已知A的一些信息后去更新对事件B的认识。 朴素贝叶斯分类法顾名思义,是完全基于贝叶斯定理而来的,其定理形式为 其中Category是类别,Document是待分类事物,定理描述的是根据各种先验概率和概率,来计算某事物属于某类别的概率。朴素贝叶斯分类法即是利用极大似然的思想,通过比较事物被分到不同类别的概率,来给出一个最优的结果,把事物分到概率最大的那个类别中去。这一比较和分类的过程在定理中,事物Document是由若干特征条件组成的,即 需要提到的是,在上面的公式中,分子部分满足

用数学语言表述为: 设特征向量x中有n个特征,则概率为 这称为定理成立的“条件独立性假设”,即事物的特征之间是相互独立的,这也即是定理名称中“朴素”一词的含义。所谓独立,是指的是统计意义上的独立,即一个特征或者单词出现的可能性与它和其他单词相邻没有关系。举个例子来说,假设单词bacon出现在delicious 和出现在ugly后面的概率相同,当然这显然是不正确的,但这确实是朴素贝叶斯分类的一条前提假设。虽然这样做可能会对预测结果的准确性造成一定的影响,但实际上,相比于使用此公式对问题求解的简化程度,这一点误差是完全可以接受的,在实践中也能证明,朴素贝叶斯的实际效果是相当好的。 二、各部分概率的解释与计算 在朴素贝叶斯定理中,为求得,需要首先取得三个概率:先验概率,条件概率,和现象概率。这三个概率并不是都很容易求出来的,而如何准确获取这三个概率也成为机器学习领域研究的热门话题。在这里我以垃圾邮件分类为例来说明这三个概率的计算,假设在如下5封邮件中,统计如下几个词在邮件中是否出现,并统计邮件是否被标记为垃圾邮件: 现在给定一封邮件,四个词在其中出现的情况分别为0, 1, 1, 1, 0,要判断该封邮件是否为垃圾邮件。 1. 先验概率 理论上,先验概率是出现事物属于某一类的客观概率,但在实际应用中,先验概率往往

基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法

基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法(上) 2010-02-21 10:23:43| 分类:Lucene | 标签:|字号大中小订阅 转载请保留作者信息: 作者:phinecos(洞庭散人) Blog:https://www.360docs.net/doc/a12952989.html,/ Email:phinecos@https://www.360docs.net/doc/a12952989.html, Preface 本文缘起于最近在读的一本书-- Tom M.Mitchell的《机器学习》,书中第6章详细讲解了贝叶斯学习的理论知识,为了将其应用到实际中来,参考了网上许多资料,从而得此文。文章将分为两个部分,第一部分将介绍贝叶斯学习的相关理论(如果你对理论不感兴趣,请直接跳至第二部分<<基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法(下)>>)。第二部分讲如何将贝叶斯分类器应用到中文文本分类,随文附上示例代码。 Introduction 我们在《概率论和数理统计》这门课的第一章都学过贝叶斯公式和全概率公式,先来简单复习下: 条件概率 定义设A, B是两个事件,且P(A)>0 称P(B∣A)=P(AB)/P(A)为在条件A下发生的条件事件B发生的条件概率。 乘法公式设P(A)>0 则有P(AB)=P(B∣A)P(A) 全概率公式和贝叶斯公式 定义设S为试验E的样本空间,B1, B2, …Bn为E的一组事件,若BiBj=Ф, i≠j, i, j=1, 2, …,n; B1∪B2∪…∪Bn=S则称B1, B2, …, Bn为样本空间的一个划分。 定理设试验E的样本空间为,A为E的事件,B1, B2, …,Bn为的一个划分,且P(Bi)>0 (i=1, 2, …n),则P(A)=P(A∣B1)P(B1)+P(A∣B2)+ …+P(A∣Bn)P(Bn)称为全概率公式。 定理设试验俄E的样本空间为S,A为E的事件,B1, B2, …,Bn为的一个划分,则 P(Bi∣A)=P(A∣Bi)P(Bi)/∑P(A|Bj)P(Bj)=P(B|Ai)P(Ai)/P(A) 称为贝叶斯公式。说明:i,j均为下标,求和均是1到n 下面我再举个简单的例子来说明下。 示例1 考虑一个医疗诊断问题,有两种可能的假设:(1)病人有癌症。(2)病人无癌症。样本数据来自某化验测试,它也有两种可能的结果:阳性和阴性。假设我们已经有先验知识:在所有人口中只有0.008的人患病。此外,化验测试对有病的患者有98%的可能返回阳性结果,对无病患者有97%的可能返回阴性结果。 上面的数据可以用以下概率式子表示:

贝叶斯分类器

贝叶斯分类器 一、数学知识 1)先验概率 根据以往经验和分析得到的概率,即人们在未知条件下对事件发生可能性的猜测。 2)后验概率 事情已经发生,求这个事情发生的原因是由某个因素引起的可能性大小。 若A 是结果,B 是原因 则) ().()().()().()() ()(22111111B P B A P B P B A P B P B A P A P A B P A B P += = 即 ) 3().3()2().2()1().1() 1().1()1(原因原因结果原因原因结果原因原因结果原因原因结果结果原因P P P P P P P P P ++= 二、贝叶斯决策论【考虑如何基于所知概率和误判损失来选择最优的类别标记】 (一)贝叶斯分类器 )] )(([)() ()() (min arg )(1 i *x x h R E h R x c P x c R x c R x h x j N j ij y c == =∑=∈λ 其中: 所产生的损失 的样本误标记为是将一个真实标记为上限 产生的模型精度的理论反映了通过机器学习所斯风险 为总体风险,称为贝叶为贝叶斯最优分类器其中 i j h R h R x h c c )(-1)()(ij ***λ 若目标为最小化分类错误率 P(x) )c (c)P(x )()(max arg )(*),(1)(,1if 0ij P x c P x c P x h x c P x c R otherwise j i y c = =-=?? ?==∈其中即则,λ 推到过程:

) (max arg )(*)) (1(min arg ) (min arg ) (min arg )(*1 1 x X c y P x h x X c y P x X c y P x X c P x h k y c k y c k K k y c k K k ij y c ======-==≠===∈∈=∈=∈∑∑λ ① 先假定类条件概率具有某种确定的概率分布条件; ② 再基于训练样本对概率分布的参数进行估计 对于)(c P x 来说就是假设)(c P x 具有确定的形式并且被参数向量c Θ唯一确定,则任务就是利用训练集D 来估计参数c Θ,)(c P x 记为)(c x ΘP 参数c Θ的极大似然Λ Θ; ) x ()()x (log )(log )()(max arg c C C C D X C C C c c P D P P D P LL LL C Θ∏=ΘΘ =Θ=ΘΘ=Θ∑∈Λ 其中 注:这种参数化的方法估计结果的准确性依赖于所假设的概率分布形式是否符合潜在的 真实数据分布 三、朴素贝叶斯分类器【解决了后验概率)(x c P 难计算的问题】 采用了“属性条件独立性假设”,假设每个属性独立地对分类结果发生影响 ) (x c P

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