CH4朴素贝叶斯法|4.2.3贝叶斯估计《统计学习方法》-学习笔记

文章原创,最近更新：2018-06-23

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1、理解朴素贝叶斯分类的拉普拉斯平滑

前言：通过参考《理解朴素贝叶斯分类的拉普拉斯平滑》的方法结合李航的案例写的读书笔记,根据自己的理解写的文章,具体如下:

例4.2问题同例4.1，按照拉普拉斯平滑估计概率，即取λ=1

表4.1

引入拉普拉斯平滑的公式如下：

其中ajl，代表第j个特征的第l个选择，Sj代表第j个特征的个数，K代表种类的个数。N表达某个特征的总数

λ为1，这也很好理解，加入拉普拉斯平滑之后，避免了出现概率为0的情况，又保证了每个值都在0到1的范围内，又保证了最终和为1的概率性质！

加入拉普拉斯平滑后,即λ为1,我们一起看看下面的案例的运算.

1.下面我们需要算出p(Y=1|1、2、3、S、M、L)的概率

我们先需要分别计算p（X(1)=1|Y=1）、p（X(1)=2|Y=1）、p（X(1)=3|Y=1）、p（X(2)=S|Y=1），p（X(2)=M|Y=1），p（X(2)=L|Y=1）,p（Y=1）

1)首先计算p（X(1)=1|Y=1）,统计满足要求的如下面红色部分:

如截图,具体数据如下:

X(1)=1,Y=1,这样的数只有2个
X(1)特征的个数为1，2，3，三种情况，那么Sj为3
Y=1的个数有9个

依据公式:

因λ=1则最终概率为p（X(1)=1|Y=1）=(2+1)/(9+3*1) =3/12 (备注:Y=1的个数为9+特征个数为3）

2)计算p（X(1)=2|Y=1）,统计满足要求的如下面红色部分:

如截图,具体数据如下:

X(1)=2,Y=1,这样的数只有3个
X(1)特征的个数为1，2，3，三种情况，那么Sj为3
Y=1的个数有9个

依据公式:

因λ=1则最终概率为p（X(1)=2|Y=1）=(3+1)/(9+3*1) =4/12 (备注:Y=1的个数为9+特征个数为3）

3)计算p（X(1)=3|Y=1）,统计满足要求的如下面红色部分:

如截图,具体数据如下:

X(1)=3,Y=1,这样的数只有4个
X(1)特征的个数为1，2，3，三种情况，那么Sj为3
Y=1的个数有9个

依据公式:

因λ=1则最终概率为p（X(1)=3|Y=1）=(4+1)/(9+3*1) =5/12 (备注:Y=1的个数为9+特征个数为3）

4)计算p（X(2)=S|Y=1）,统计满足要求的如下面红色部分:

如截图,具体数据如下:

X(2)=S,Y=1,这样的数只有1个
X(2)特征的个数为S，M，L三种情况，那么Sj为3
Y=1的个数有9个

依据公式:

因λ=1则最终概率为p（X(2)=S|Y=1）=(1+1)/(9+3*1) =2/12 (备注:Y=1的个数为9+特征个数为3）

5)计算p（X(2)=M|Y=1）,统计满足要求的如下面红色部分:

如截图,具体数据如下:

X(2)=M,Y=1,这样的数只有4个
X(2)特征的个数为S，M，L三种情况，那么Sj为3
Y=1的个数有9个

依据公式:

因λ=1则最终概率为p（X(2)=M|Y=1）=(4+1)/(9+3*1) =5/12 (备注:Y=1的个数为9+特征个数为3）

6)计算p（X(2)=L|Y=1）,统计满足要求的如下面红色部分:

如截图,具体数据如下:

X(2)=L,Y=1,这样的数只有4个
X(2)特征的个数为S，M，L三种情况，那么Sj为3
Y=1的个数有9个

依据公式:

因λ=1则最终概率为p（X(2)=L|Y=1）=(4+1)/(9+3*1) =5/12 (备注:Y=1的个数为9+特征个数为3）

7)计算p（Y=1）,统计满足要求的如下面红色部分:

如截图,具体数据如下:

Y=1的个数有9个
Y种类个数为1，-1,共2种情况，那么Sj为2
Y这1行共有15个数

依据公式:

因λ=1则最终概率为p（Y=1）=(9+1)/(15+2*1) =10/17 (备注:Y个数为15+特征个数为2）

以上结果汇总:
p(X(1)=1|Y=1)=3/12
p(X(1)=2|Y=1)=4/12
p(X(1)=3|Y=1)=5/12
p(X(2)=S|Y=1)=2/12
p(X(2)=M|Y=1)=5/12
p(X(2)=L|Y=1)=5/12
p(Y=-1)=10/17

到这里为止，我们已经算出了在给定的x=（2，S）条件下，Y=1概率为：

p(Y=1)p(X(1)=2|Y=1)p(X(2)=S|Y=1)=10/174/122/12=5/153=0.0327

2.算出p(Y=-1|1、2、3、S、M、L)的概率

与上面的数值进行比较即可，算法与上面完全一模一样！这里也走一遍。

1)计算p(X(1)=1|Y=-1),统计满足要求的如下面红色部分:

如截图,具体数据如下:

X(1)=1,Y=-1,这样的数只有3个
X(1)特征的个数为1，2，3三种情况，那么Sj为3
Y=-1的个数有6个

依据公式:

因λ=1则最终概率为p(X(1)=1|Y=-1)=(3+1)/(6+3*1) =4/9 (备注:Y=-1的个数为6+特征个数为3）

2)计算p(X(1)=2|Y=-1),统计满足要求的如下面红色部分:

如截图,具体数据如下:

X(1)=2,Y=-1,这样的数只有2个
X(1)特征的个数为1，2，3三种情况，那么Sj为3
Y=-1的个数有6个

依据公式:

因λ=1则最终概率为p(X(1)=2|Y=-1)=(2+1)/(6+3*1) =3/9 (备注:Y=-1的个数为6+特征个数为3）

3)计算p(X(1)=3|Y=-1),统计满足要求的如下面红色部分:

如截图,具体数据如下:

X(1)=3,Y=-1,这样的数只有1个
X(1)特征的个数为1，2，3三种情况，那么Sj为3
Y=-1的个数有6个

依据公式:

因λ=1则最终概率为p(X(1)=3|Y=-1)=(1+1)/(6+3*1) =2/9 (备注:Y=-1的个数为6+特征个数为3）

4)计算p(X(2)=S|Y=-1),统计满足要求的如下面红色部分:

如截图,具体数据如下:

X(2)=S,Y=-1,这样的数只有3个
X(2)特征的个数为S，M，L三种情况，那么Sj为3
Y=-1的个数有6个

依据公式:

因λ=1则最终概率为p(X(2)=S|Y=-1)=(3+1)/(6+3*1) =4/9 (备注:Y=-1的个数为6+特征个数为3）

5)计算p(X(2)=M|Y=-1),统计满足要求的如下面红色部分:

如截图,具体数据如下:

X(2)=M,Y=-1,这样的数只有2个
X(2)特征的个数为S，M，L三种情况，那么Sj为3
Y=-1的个数有6个

依据公式:

因λ=1则最终概率为p(X(2)=M|Y=-1)=(2+1)/(6+3*1) =3/9 (备注:Y=-1的个数为6+特征个数为3）

6)计算p(X(2)=L|Y=-1),统计满足要求的如下面红色部分:

如截图,具体数据如下:

X(2)=L,Y=-1,这样的数只有1个
X(2)特征的个数为S，M，L三种情况，那么Sj为3
Y=-1的个数有6个

依据公式:

因λ=1则最终概率为p(X(2)=L|Y=-1)=(1+1)/(6+3*1) =2/9 (备注:Y=-1的个数为6+特征个数为3）

7)计算p(Y=-1),统计满足要求的如下面红色部分:

如截图,具体数据如下:

Y=-1的个数有6个
Y种类个数为1，-1,共2种情况，那么Sj为2
Y这1行共有15个数

依据公式:

因λ=1则最终概率为p(Y=-1)=(6+1)/(15+2*1) =7/17 (备注:Y个数为15+特征个数为2）

以上结果汇总:
p(X(1)=1|Y=-1)=4/9
p(X(1)=2|Y=-1)=3/9
p(X(1)=3|Y=-1)=2/9
p(X(2)=S|Y=-1)=4/9
p(X(2)=M|Y=-1)=3/9
p(X(2)=L|Y=-1)=2/9
p(Y=-1)=7/17

到这里为止，我们已经算出了在给定的x=（2，S）条件下，Y=-1概率为：

p(Y=-1)p(X(1)=2|Y=-1)p(X(2)=S|Y=-1)=7/173/94/9=28/459=0.0610

3.总结

于是我们可以得到