坚持朴素贝叶斯分类

Question

我正在做一个理解朴素贝叶斯分类的例子，并想知道我的思维过程是否正确。所以我有三个用户，如果他们拥有耐克( Nike )或锐步( Reebok )鞋，或者两者兼有，这是对的还是假的。这样用户就可以拥有一双以上的鞋子。如果他们拥有耐克，我想计算锐步的概率。这是我的数据：

User  | Nike  | Reebok 
Jesse | true  | false
Jake  | false | true 
John  | true  | true   - only user with both

下面是我要做的事情：

1) P(both | Reebok) = 1/2 = 50%  
2) Prior Prob = P(both | total user = 1/3 = 33%  
3) P(Reebok | total user = 2/3 = 67%
4) Posterior Prob = (50% * 33%)/67% = 25%

因此，如果用户拥有耐克，他们拥有锐步的后验概率为25%。

Answer 1

根据Bayes定理

p(Reebok | Nike) = p(Reebok) p(Nike | Reebok) / p(Nike)

在你的例子中：

• p(Reebok) = 2/3
• p(Nike) = 2/3
• p(Nike | Reebok) = 1/2

因此，结果p(Reebok | Nike) = 1/2与预期的一样。