利用樸素貝葉斯算法如何進行數(shù)據(jù)分析？作者寫過一系列文章《常用數(shù)據(jù)挖掘算法從入門到精通》，其中在第五章《常用數(shù)據(jù)挖掘算法從入門到精通 第五章 貝葉斯分類算法》中，詳細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行數(shù)據(jù)分析？

作者寫過一系列文章《常用數(shù)據(jù)挖掘算法從入門到精通》，其中在第五章《常用數(shù)據(jù)挖掘算法從入門到精通 第五章 貝葉斯分類算法》中，詳細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 的主頁查看更詳細的內(nèi)容。

本文主要用詳細的案例來描述貝葉斯分類算法，幫助你理解。

分類分析分類分析是一種有監(jiān)督的機器學習方法。要解決的主要問題是利用訓練樣本集獲得分類函數(shù)或分類模型。分類模型可以很好地擬合訓練樣本集中屬性集和類別之間的關(guān)系，也可以預(yù)測新樣本屬于哪個類別。

第二章到第四章的聚類分析是你不 不知道數(shù)據(jù)點的類別標簽，需要自動分類。簡單來說就是一堆東西混在一起，你得分清誰跟誰一樣。

分類分析本身就知道每個數(shù)據(jù)點屬于哪一類，它的任務(wù)就是尋找最佳的分類方法，也就是在這種分類方法下分類效果最好，比如分類錯誤的概率最小，或者在最小風險下做出分類決策。

分類

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，是不以人的意識為轉(zhuǎn)移的客觀存在，而貝葉斯是人的認知和個人的主觀性。估計隨著個人主觀認識的變化而變化。例如，一個投資者認為 "購買某種股票可以獲得高回報是0.6，其中0.6是投資者 的個人信念基于他多年的股票業(yè)務(wù)經(jīng)驗和當時的股票市場。

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

概率基礎(chǔ)知識關(guān)于概率更詳細的知識，請參考作者 ■以前的文章《想要學人工智能，你必須得先懂點統(tǒng)計學（3）概率與概率分布》。

聯(lián)合概率:設(shè)A和B是兩個隨機事件，A和B同時發(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)

先驗概率P(wi)

先驗概率是從樣本的先驗知識中獲得的，而樣本的先驗知識可以從訓練集樣本中估計出來。它叫做 "先驗的 "因為它沒有考慮任何其他因素。

例如，兩種類型的10個訓練樣本，兩個屬于w1，八個屬于w2，則先驗概率p (W1)為0.2，p (W2)為0.8。

類別條件概率p(x|wi)

wi-class出現(xiàn)條件下樣本X的概率。

后驗概率P(wi|x)

對于某個樣本X，屬于wi類的概率，I1，...，c。

如果用先驗概率P(wi)來確定待分類樣本X的類別，依據(jù)顯然非常不足，必須用條件概率密度p(x|wi)來修正。

根據(jù)樣本X的先驗概率和類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別的概率，稱為后驗概率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

貝葉斯分類規(guī)則:具有后驗概率的分類

貝葉斯分類規(guī)則

貝葉斯分類案例

購車客戶培訓套件

計算先驗概率和類別條件概率

計算后驗概率

因為p (yes |X) gt P (no |X)，所以可以看出，對于樣本X，樸素貝葉斯分類預(yù)測客戶會買車。

如果你想了解更多的算法及其實戰(zhàn)，可以去作者 的主頁來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，所以我來回答一下這個問題。

要想實踐數(shù)據(jù)分析思維，首先要了解數(shù)據(jù)分析的目的和意義，以及在當前大數(shù)據(jù)時代，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)類似，都需要完成大量的實驗，在實驗中逐漸形成自己的認識。與此同時，具體的數(shù)據(jù)分析方法也可以在實驗中培養(yǎng)。

數(shù)據(jù)分析思維的培養(yǎng)要從三個層面進行，一是分析數(shù)據(jù)背后的規(guī)律；第二是數(shù)據(jù)在不同場景下的價值；三是判斷數(shù)據(jù)的真實性。從數(shù)據(jù)應(yīng)用的整個價值鏈來看，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)時代，他們更關(guān)心因果關(guān)系，而在大數(shù)據(jù)時代，他們更關(guān)心相關(guān)性。如果說因果關(guān)系是線性的，那么相關(guān)性更像是一個網(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)價值的主要操作之一。目前常用的方法有統(tǒng)計學和機器學習。

接下來，讓我們 讓我們看看場景數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析通常與場景密切相關(guān)。不同的場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，場景數(shù)據(jù)分析有一定的行業(yè)背景知識很重要。所以很多人說數(shù)據(jù)分析要從行業(yè)知識入手。

最后，看數(shù)據(jù)的真實性。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)分析的一個重要意義就是分析目標數(shù)據(jù)的真實性，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)實意義。因為錯誤的數(shù)據(jù)往往會導致自動化系統(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，目前在讀計算機專業(yè)研究生。我的主要研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能。我會陸續(xù)寫一些互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，有興趣的朋友可以關(guān)注我。我相信我一定會有所收獲。

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