利用樸素貝葉斯算法如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？作者寫(xiě)過(guò)一系列文章《常用數(shù)據(jù)挖掘算法從入門(mén)到精通》，其中在第五章《常用數(shù)據(jù)挖掘算法從入門(mén)到精通 第五章 貝葉斯分類(lèi)算法》中，詳細(xì)介紹了樸素貝葉斯算法的理論和應(yīng)用。需

利用樸素貝葉斯算法如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？

作者寫(xiě)過(guò)一系列文章《常用數(shù)據(jù)挖掘算法從入門(mén)到精通》，其中在第五章《常用數(shù)據(jù)挖掘算法從入門(mén)到精通 第五章 貝葉斯分類(lèi)算法》中，詳細(xì)介紹了樸素貝葉斯算法的理論和應(yīng)用。需要的讀者可以去作者 的主頁(yè)查看更詳細(xì)的內(nèi)容。

本文主要用詳細(xì)的案例來(lái)描述貝葉斯分類(lèi)算法，幫助你理解。

分類(lèi)分析分類(lèi)分析是一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。要解決的主要問(wèn)題是利用訓(xùn)練樣本集獲得分類(lèi)函數(shù)或分類(lèi)模型。分類(lèi)模型可以很好地?cái)M合訓(xùn)練樣本集中屬性集和類(lèi)別之間的關(guān)系，也可以預(yù)測(cè)新樣本屬于哪個(gè)類(lèi)別。

第二章到第四章的聚類(lèi)分析是你不 不知道數(shù)據(jù)點(diǎn)的類(lèi)別標(biāo)簽，需要自動(dòng)分類(lèi)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是一堆東西混在一起，你得分清誰(shuí)跟誰(shuí)一樣。

分類(lèi)分析本身就知道每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于哪一類(lèi)，它的任務(wù)就是尋找最佳的分類(lèi)方法，也就是在這種分類(lèi)方法下分類(lèi)效果最好，比如分類(lèi)錯(cuò)誤的概率最小，或者在最小風(fēng)險(xiǎn)下做出分類(lèi)決策。

分類(lèi)

貝葉斯概率——主觀概率貝葉斯方法是一種研究不確定性的推理方法。不確定性往往用貝葉斯概率來(lái)表示，貝葉斯概率是一種主觀概率。通常的經(jīng)典概率代表的是事件的物理特征，是不以人的意識(shí)為轉(zhuǎn)移的客觀存在，而貝葉斯是人的認(rèn)知和個(gè)人的主觀性。估計(jì)隨著個(gè)人主觀認(rèn)識(shí)的變化而變化。例如，一個(gè)投資者認(rèn)為 "購(gòu)買(mǎi)某種股票可以獲得高回報(bào)是0.6，其中0.6是投資者 的個(gè)人信念基于他多年的股票業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)和當(dāng)時(shí)的股票市場(chǎng)。

貝葉斯概率具有主觀性，其估計(jì)依賴于先驗(yàn)知識(shí)的正確性和后驗(yàn)知識(shí)的豐富性和準(zhǔn)確性。因此，貝葉斯概率可能經(jīng)常隨著個(gè)人持有的不同信息而變化。

概率基礎(chǔ)知識(shí)關(guān)于概率更詳細(xì)的知識(shí)，請(qǐng)參考作者 ■以前的文章《想要學(xué)人工智能，你必須得先懂點(diǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)（3）概率與概率分布》。

聯(lián)合概率:設(shè)A和B是兩個(gè)隨機(jī)事件，A和B同時(shí)發(fā)生的概率稱為聯(lián)合概率，記為P(AB)。

條件概率:在B事件條件下，A事件的概率稱為條件概率，記為:P(A|B)，p (a | b)，p (ab)/p (b)。

乘法定理:P(AB) P(B)P(A|B) P(A)P(B|A)

先驗(yàn)概率P(wi)

先驗(yàn)概率是從樣本的先驗(yàn)知識(shí)中獲得的，而樣本的先驗(yàn)知識(shí)可以從訓(xùn)練集樣本中估計(jì)出來(lái)。它叫做 "先驗(yàn)的 "因?yàn)樗鼪](méi)有考慮任何其他因素。

例如，兩種類(lèi)型的10個(gè)訓(xùn)練樣本，兩個(gè)屬于w1，八個(gè)屬于w2，則先驗(yàn)概率p (W1)為0.2，p (W2)為0.8。

類(lèi)別條件概率p(x|wi)

wi-class出現(xiàn)條件下樣本X的概率。

后驗(yàn)概率P(wi|x)

對(duì)于某個(gè)樣本X，屬于wi類(lèi)的概率，I1，...，c。

如果用先驗(yàn)概率P(wi)來(lái)確定待分類(lèi)樣本X的類(lèi)別，依據(jù)顯然非常不足，必須用條件概率密度p(x|wi)來(lái)修正。

根據(jù)樣本X的先驗(yàn)概率和類(lèi)別條件概率密度函數(shù)p(x|wi)，用貝葉斯公式修正模式樣本所屬類(lèi)別的概率，稱為后驗(yàn)概率P(wi|x)。

貝葉斯決策理論要求:

各種總體的概率分布是已知的。

要決定的類(lèi)別的數(shù)量c是固定的。

貝葉斯公式，也稱為貝葉斯規(guī)則

貝葉斯規(guī)則

貝葉斯分類(lèi)規(guī)則:具有后驗(yàn)概率的分類(lèi)

貝葉斯分類(lèi)規(guī)則

貝葉斯分類(lèi)案例

購(gòu)車(chē)客戶培訓(xùn)套件

計(jì)算先驗(yàn)概率和類(lèi)別條件概率

計(jì)算后驗(yàn)概率

因?yàn)閜 (yes |X) gt P (no |X)，所以可以看出，對(duì)于樣本X，樸素貝葉斯分類(lèi)預(yù)測(cè)客戶會(huì)買(mǎi)車(chē)。

如果你想了解更多的算法及其實(shí)戰(zhàn)，可以去作者 的主頁(yè)來(lái)查看這一系列的文章，這些文章都已更新。

如何練就數(shù)據(jù)分析的思維？

大數(shù)據(jù)是我的主要研究方向之一，我也在考相關(guān)領(lǐng)域的研究生，所以我來(lái)回答一下這個(gè)問(wèn)題。

要想實(shí)踐數(shù)據(jù)分析思維，首先要了解數(shù)據(jù)分析的目的和意義，以及在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代，采用什么樣的數(shù)據(jù)分析方法。數(shù)據(jù)分析思維的培養(yǎng)和編程思維的培養(yǎng)類(lèi)似，都需要完成大量的實(shí)驗(yàn)，在實(shí)驗(yàn)中逐漸形成自己的認(rèn)識(shí)。與此同時(shí)，具體的數(shù)據(jù)分析方法也可以在實(shí)驗(yàn)中培養(yǎng)。

數(shù)據(jù)分析思維的培養(yǎng)要從三個(gè)層面進(jìn)行，一是分析數(shù)據(jù)背后的規(guī)律；第二是數(shù)據(jù)在不同場(chǎng)景下的價(jià)值；三是判斷數(shù)據(jù)的真實(shí)性。從數(shù)據(jù)應(yīng)用的整個(gè)價(jià)值鏈來(lái)看，數(shù)據(jù)分析處于中間(數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用)，數(shù)據(jù)分為兩部分。分析通常不是最終目的，數(shù)據(jù)應(yīng)用才是目的。

首先，了解數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。所謂規(guī)律，既可以理解為因果關(guān)系，也可以理解為相關(guān)關(guān)系。在小數(shù)據(jù)時(shí)代，他們更關(guān)心因果關(guān)系，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，他們更關(guān)心相關(guān)性。如果說(shuō)因果關(guān)系是線性的，那么相關(guān)性更像是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。。發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律是數(shù)據(jù)價(jià)值的主要操作之一。目前常用的方法有統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。

接下來(lái)，讓我們 讓我們看看場(chǎng)景數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析通常與場(chǎng)景密切相關(guān)。不同的場(chǎng)景往往需要不同的分析方法，比如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析。此外，場(chǎng)景數(shù)據(jù)分析有一定的行業(yè)背景知識(shí)很重要。所以很多人說(shuō)數(shù)據(jù)分析要從行業(yè)知識(shí)入手。

最后，看數(shù)據(jù)的真實(shí)性。與小數(shù)據(jù)不同，大數(shù)據(jù)往往充斥著大量真假難辨的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析的一個(gè)重要意義就是分析目標(biāo)數(shù)據(jù)的真實(shí)性，這在生產(chǎn)環(huán)境中，尤其是在安全生產(chǎn)領(lǐng)域具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。因?yàn)殄e(cuò)誤的數(shù)據(jù)往往會(huì)導(dǎo)致自動(dòng)化系統(tǒng)的誤判，而數(shù)據(jù)分析可以在一定程度上避免系統(tǒng)的誤判，從而保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

本人從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前在讀計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)研究生。我的主要研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能。我會(huì)陸續(xù)寫(xiě)一些互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，有興趣的朋友可以關(guān)注我。我相信我一定會(huì)有所收獲。

如果你有關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，人工智能，或者考研的問(wèn)題，可以在評(píng)論區(qū)留言！