朴素贝叶斯算法面试问题汇总

自己救自己系列，不然我这个渣渣就要没工作了。

我只是个木得感情的搬运机器，以下内容都附有原链接地址，你不想我搬运的话，可以联系我删除好勒。

红色加粗是我见了好多次，感觉经常会考得点。

一、朴素贝叶斯介绍

朴素贝叶斯我看的时候各种奇怪的名词晕乎乎的，后来发现主要把握住他的流程即可。

1）由数据集T，求的先验概率 $p\left ( Y=c_{k} \right ), k=1,2,...,K$ 。简单说就是每一类占所有样本比重。

2）求条件概率分布 $p\left ( X=x|Y=c_{k} \right )$ 。即 $Y=c_{k}$ 情况下，x每个属性对应的概率。

3) 求联合概率分布 $p\left ( X,Y \right )$ , 通过上面两式相乘即可得。

4）现在就可以预测了。给定一个X，预测其类别，通过

$p\left ( Y|X \right ) = \frac{p(X,Y)}{p(X)} = \frac{p(Y)p(X|Y)}{\sum p(Y)p(X|Y)}$

这时候你会发现需要的东西前三步都已经提供了，然后该式子化简，在求后验概率最大，即

$y=argmaxP(Y=c_{k})\prod_{j=1}^{n}P(X_{j}=x^{(j)}|Y=c_{k})$

这个也很容易理解。第一项 $P(Y=c_{k})$ 在第一步已经有了，后一项就是 $Y=c_{k}$ 的情况下，X为每种属性x(j)的概率。

然后这四步看一下《统计学习方法》上的例题就会很清楚，下面

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