朴素贝叶斯举例（离散型）

病人分类的例子

让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。

某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。

　　症状　　职业　　　疾病

　　打喷嚏　护士　　　感冒 
　　打喷嚏　农夫　　　过敏 
　　头痛　　建筑工人　脑震荡 
　　头痛　　建筑工人　感冒 
　　打喷嚏　教师　　　感冒 
　　头痛　　教师　　　脑震荡

现在又来了第七个病人，是一个打喷嚏的建筑工人。请问他患上感冒的概率有多大？

根据贝叶斯定理：

　P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)

可得

　　　P(感冒|打喷嚏x建筑工人) 
　　　　= P(打喷嚏x建筑工人|感冒) x P(感冒) 
　　　　/ P(打喷嚏x建筑工人)

假定"打喷嚏"和"建筑工人"这两个特征是独立的，因此，上面的等式就变成了

　　　P(感冒|打喷嚏x建筑工人) 
　　　　= P(打喷嚏|感冒) x P(建筑工人|感冒) x P(感冒) 
　　　　/ P(打喷嚏) x P(建筑工人)

这是可以计算的。

　　P(感冒|打喷嚏x建筑工人) 
　　　　= 0.66 x 0.33 x 0.5 / 0.5 x 0.33 
　　　　= 0.66

因此，这个打喷嚏的建筑工人，有66%的概率是得了感冒。同理，可以计算这个病人患上过敏或脑震荡的概率。比较这几个概率，就可以知道他最可能得什么病。

这就是贝叶斯分类器的基本方法：在统计资料的基础上，依据某些特征，计算各个类别的概率，从而实现分类。

摘抄：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/12/naive_bayes_classifier.html

个人感觉这个例子很形象