作者Dminor (低小调)
看板DataScience
标题[问题] Naive Bayes请教
时间Sat Jun 22 17:27:43 2019
最近在学贝氏分类器，看了很多网路上的文章，
证明过程我都能理解，但是一直对结论很头痛。
假设X为特徵向量，N为标签类别；给定一组特徵向量x，用贝氏分类器判断属於哪一类别
为什麽是比较
P(X=x|N=n1)和
P(X=x|N=n2)的大小，
而不是比较
P(N=n1|X=x)和
P(N=n2|X=x)的大小呢?
直觉来说，给定一组特徵，在已知此特徵的条件下，比较各类别的条件机率感觉很合理?
以下面这个网站的范例来说：
http://hadoopspark.blogspot.com/2016/05/spark-naive-bayes.html
给定特徵向量[高气压，湿度51~60，西风]，判断该情况会不会下雨。
他比较了
P(高气压，湿度51~60，西风|会下雨)、
P(高气压，湿度51~60，西风|不下雨)两者的大小，判断出不会下雨。
但给定特徵向量了，为什麽不是比较
P(会下雨|高气压，湿度51~60，西风) 和
P(不下雨|高气压，湿度51~60，西风)的大小?
困扰好几天了，爬了好多文都没解释到这一部份，求大大们解惑，
感激不尽!
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1F：→ jiyu520: 这是条件机率定义吧 06/22 18:26
2F：→ jiyu520: 在此“资料”-->进行“分类” 06/22 18:29
3F：推 youngman77: 想求的是你说的後验，按照Bayes rule把後验展开成: 06/22 18:38
4F：→ youngman77: P(会)P(特徵|会)和P(不会)P(特徵|不会)比较大小 06/22 18:38
5F：→ jiyu520: 可是和原PO说的一样..我也有点困惑了@@ 06/22 18:38
7F：推 jiyu520: 感谢楼上 06/22 20:48
8F：→ Dminor: 看来关键是前面有乘以一个类别的机率，我漏看了@@ 06/23 22:52
9F：→ Dminor: 感谢各位 06/23 22:52
10F：推 erre: 你有call package吗… 06/24 06:57