文章目錄

• • • • I . 拼寫糾正 簡介
      • II . 拼寫糾正 案例需求
      • III . 計算每個假設的概率
      • IV . 引入 貝葉斯公式
      • V . 使用貝葉斯公式計算每個假設的概率
      • VI . 比較每個假設概率時 $P(D)$ 分母可忽略
      • VII . $P(H_n)\times P(D|H_n)$ 含義
      • VIII . 先驗概率 , 似然概率 與 后驗概率

I . 拼寫糾正 簡介

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1 . 拼寫糾正 :

① 應用場景 : 用戶輸入錯誤的單詞 , 會自動為用戶糾正 ;

② 引入貝葉斯方法 : 這里就涉及到了貝葉斯公式的應用 ;

2 . 貝葉斯方法糾正單詞 :

① 提出假設 : 首先要猜測用戶想要輸入的是哪個單詞 , 給出幾個猜測的可能項 ;

② 計算概率 : 然后計算出每個猜測正確的可能性是多少 ;

③ 選取結果 : 最后將可能性最大的單詞確定為用戶想要輸入的單詞 , 自動將錯誤單詞糾正為該單詞 ;

3 . 涉及到兩個事件概率 :

① 事件 $A$ : 用戶實際輸入的錯誤單詞 ;

② 事件 $B$ : 猜測用戶想要輸入某個單詞單詞 ;

③ 事件轉化為公式變量 : 用戶實際輸入錯誤單詞時 ( 事件 $A$ ) , 猜測用戶想要輸入的是某個單詞 的 概率 ( 事件 $B$ ) ;

④ 計算公式為 :

$$P(猜測用戶想要輸入的是某個單詞|用戶實際輸入單詞)$$

即 :

$$P(B|A)$$

單詞糾正準確率 : 很明顯 ,用戶量越大 , 收集的數(shù)據(jù)越多 , 單詞糾正的準確率就越高 ;

II . 拼寫糾正 案例需求

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1 . 用戶實際輸入錯誤單詞 : $D$ ; ( 實際觀測數(shù)據(jù) Data )

2 . 猜測用戶想要輸入的單詞 : $H_1,H_2,?,H_n$ ; ( 假設 Hypothesis )

III . 計算每個假設的概率

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計算每個假設的概率 :

① 用戶輸入錯誤單詞 $D$ 時 , 想要輸入單詞 $H_1$ 的概率 : $P(用戶想要輸入單詞H_1|用戶實際出入錯誤單詞D)$ , 記做 $P(H_1|D)$ ;

② 用戶輸入錯誤單詞 $D$ 時 , 想要輸入單詞 $H_2$ 的概率 : $P(用戶想要輸入單詞H_2|用戶實際出入錯誤單詞D)$ , 記做 $P(H_2|D)$ ;

$$?$$

③ 用戶輸入錯誤單詞 $D$ 時 , 想要輸入單詞 $H_n$ 的概率 : $P(用戶想要輸入單詞H_n|用戶實際出入錯誤單詞D)$ , 記做 $P(H_n|D)$ ;

IV . 引入 貝葉斯公式

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引入 貝葉斯公式 計算單個猜測的概率 :

① 用戶輸入錯誤單詞 $D$ 時 , 想要輸入單詞 $H_1$ 的概率 : $P(用戶想要輸入單詞H_1|用戶實際出入錯誤單詞D)$ , 記做 $P(H_1|D)$ ;

② 逆向概率引入 : $P(H_1|D)$ 不容易計算出來 , 這里通過其 逆向概率 計算該概率 ,

③ 引入 逆向概率 : $P(D|H_1)$ , 即輸入 $H_1$ 單詞時 , 輸錯成 $D$ 的概率 ;

④ 單個事件概率 ( 先驗概率 ) : 其中需要知道輸入 $H_1$ 單詞的概率 $P(H_1)$ , 和 輸入錯誤單詞 $D$ 的概率 $P(D)$ ;

⑤ 已知概率 : 上述逆向概率 ( 似然概率 ) 和 單個事件概率 ( 先驗概率 ) , 都可以通過統(tǒng)計學方法得出 ;

$$P(H_1|D)=\frac{P(H_1)\times P(D|H_1)}{P(D)}$$

V . 使用貝葉斯公式計算每個假設的概率

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使用貝葉斯公式計算每個假設的概率 :

① 用戶輸入錯誤單詞 $D$ 時 , 想要輸入單詞 $H_1$ 的概率 : $$P(H_1|D)=\frac{P(H_1)\times P(D|H_1)}{P(D)}$$

② 用戶輸入錯誤單詞 $D$ 時 , 想要輸入單詞 $H_2$ 的概率 : $$P(H_2|D)=\frac{P(H_2)\times P(D|H_2)}{P(D)}$$

$$?$$

③ 用戶輸入錯誤單詞 $D$ 時 , 想要輸入單詞 $H_n$ 的概率 : $$P(H_n|D)=\frac{P(H_n)\times P(D|H_n)}{P(D)}$$

VI . 比較每個假設概率時 $P(D)$ 分母可忽略

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$P(D)$ 分母可忽略 :

① 觀察公式 : 比較上述 $n$ 個概率值 , $$P(H_1|D),P(H_2|D),?,P(H_n|D)$$ 之間比較 , 即 $$\frac{P(H_1)\times P(D|H_1)}{P(D)},\frac{P(H_2)\times P(D|H_2)}{P(D)},?,\frac{P(H_n)\times P(D|H_n)}{P(D)}$$ 之間比較 , 其分母都是 $P(D)$ , 比較時 , 可以忽略該變量 ;

② 忽略概率 : 即 輸入錯誤單詞 $D$ 的概率可以不用考慮 ;

③ 比較概率 : 只比較公式中的分子即可 : $$P(H_1)\times P(D|H_1),P(H_2)\times P(D|H_2),?,P(H_n)\times P(D|H_n)$$ 之間進行比較 ;

VII . $P(H_n)\times P(D|H_n)$ 含義

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1 . $P(H_n)\times P(D|H_n)$ 含義 :

① $P(H_n)$ : 表示用戶輸入 $H_n$ 單詞的概率 ; 這個值可以通過統(tǒng)計得出 ;

② $P(D|H_n)$ : 表示用戶輸入 $H_n$ 單詞時 , 輸錯成 $D$ 錯誤單詞的概率 ;

2 . $P(H_n,D)$ : $P(H_n)\times P(D|H_n)$ , 其結果是 同時 輸入 $H_n$ 單詞 和 輸錯成 $D$ 單詞的概率 , $P(H_n,D)$ ;

VIII . 先驗概率 , 似然概率 與 后驗概率

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1 . 先驗 ( Prior ) 概率 : 某個假設獨立出現(xiàn)的概率 , 是一個單獨事件的概率 , 這個概率是已知的 ;

① 已知條件 : 這個對應求解的已知條件 ;

② 示例對應 : 這里對應用戶輸入 $H_n$ 單詞的概率 , 這可以通過統(tǒng)計得出來 ;

2 . 似然 ( Likelihood ) 概率 : 某個假設生成觀測到的數(shù)據(jù)的概率 , 是一個聯(lián)合概率事件 ;

① 示例對應 : 這里對應 : 用戶輸入 $H_n$ 單詞時 , 輸錯成 $D$ 錯誤單詞的概率 ; 似然概率 又叫 條件概率 ;

3 . 后驗概率 : 針對提出的多個假設 , 每個假設出現(xiàn)的概率取決于 先驗概率 和 似然概率 的乘積大小 , 值越大 , 概率越大 ;

① 目標結果 : 這個對應貝葉斯公式的目標結果 ;

② 示例對應 : 這里對應用戶實際想要輸入的單詞 , 即 $H_1,H_2,?,H_n$ 中概率最大的那個單詞 ;

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【数据挖掘】贝叶斯公式应用 拼写纠正示例分析 ( 先验概率 | 似然概率 | 后验概率 )的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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