statistics - 机器学习-分类算法

Question

我想找到以下概率:

P(y=1/n=k; thetha) 

读作:

Probability, The prediction is class 1 given number of words = k, parametrized by thetha

传统分类没有条件概率(右)

P(y = 1; thetha) 

如何解决这个问题？

编辑:

例如，假设我想根据附件的数量来预测电子邮件是否是垃圾邮件。令 y=1 表示垃圾邮件，y=0 表示非垃圾邮件。

所以，

P(y = 1/num_attachements=0; some attributes)
and so on!!

这有意义吗？

Answer 1

通常附件数量只是另一个属性，因此您的概率与

P(y = 1 | all attributes)

但是，如果您对附件有一些特殊处理(例如，其他属性是数字而附件是 bool 值)，您可以单独计算它们，然后组合为:

P(C|A, B) = P(C|A) * P(C|B) / P(C)

其中 C 代表事件 y = 1，A - 代表附件，B 代表其他属性。

参见this paper有关几个 Nave Bayes 分类器的描述。