算法浅谈之朴素贝叶斯

一 起因

朴素贝叶斯分类是一种流行的机器学习技术，已广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析和图像分类等各种应用中。以下是其应用的一些示例：

文本分类：朴素贝叶斯分类可用于将文本文档分类为不同的类别，例如新闻文章、产品评论和社交媒体帖子。

垃圾邮件过滤：朴素贝叶斯分类可用于通过分析电子邮件的内容并将其分类为垃圾邮件或非垃圾邮件来识别垃圾邮件。

情感分析：朴素贝叶斯分类可用于分析文本数据的情感，例如客户评论、社交媒体帖子和新闻文章。

图像分类：朴素贝叶斯分类可用于将图像分类为不同的类别，例如动物、植物和物体。

二 正文

2.1 算法优缺点分析

朴素贝叶斯分类的优点：

简单且易于实施：朴素贝叶斯分类易于理解和实施，使其成为许多机器学习任务的热门选择。需要较少的训练数据：朴素贝叶斯分类可以很好地处理小型训练数据集，使其适用于无法获得大量标记数据的应用程序。

可以处理不相关的特征：朴素贝叶斯分类可以处理数据集中不相关的特征并且仍然表现良好。快速高效：朴素贝叶斯分类计算效率高，可以处理具有高维特征空间的大型数据集。

朴素贝叶斯分类的缺点：

假设特征之间的独立性：特征之间独立性的“天真”假设在现实世界的数据集中可能不成立，从而导致不准确的预测。

有限的表达能力：与神经网络和决策树等其他高级机器学习算法相比，朴素贝叶斯分类的建模能力有限。

对异常值敏感：朴素贝叶斯分类可能对数据集中的异常值敏感，这会影响分类器的准确性。

不能很好地处理连续变量：朴素贝叶斯分类假设特征是离散的或分类的，这使得它不太适合具有连续变量的数据集。

2.2 算法可视化

假如我们规定红色点为1，绿色点为0，每次以5%递增数据对模型进行训练，并使用训练后的数据预测图中的每个小方块内（比如将横轴，纵轴均以切割成100块，共计10000块方块）

从图中可以看出，本模型训练的方式是依次选取数据中以5%递增的数据训练后得到的结果，因此第20次迭代后的模型就已经稳定了。

其中等高线的同等颜色区域则表明该部分预测值为1的概率相同（比如红色点）。比如，其中红色部分的就是模型预测为1的概率为100%的区域，而蓝色部分则是模型预测1的概率为0的区域。

PS: 其中从图中也可以看出，数据不够丰富，许多预测的区域不一定存在红点，但是仍然为红色。这些结果表明，对于朴素贝叶斯而言，数据的丰富程度才是预测准确性的重要基石。三 惯例小结

其实最近大火的ChatGPT也是通过深度学习计算下一个字符出现的概率，从而选择最合适的语句。不得不说，贝叶斯统计已经融于当今世界几乎所有的事情。总而言之，万物皆是统计学。

四 公众号其他资源（方便读者使用）

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