贝叶斯推断及其互联网应用(一)

admin 13年前
     <div class="asset-body">     <p><a href="/misc/goto?guid=4958187648541899077" target="_blank">一年前</a>的这个时候,我正在翻译Paul Graham的<a href="/misc/goto?guid=4958187649304690128" target="_blank">《黑客与画家》</a>。</p>    </div>    <div id="more" class="asset-more">     <p>那本书大部分谈的是技术哲学,但是第八章却写了一个非常具体的技术问题----如何使用贝叶斯推断过滤垃圾邮件(<a href="/misc/goto?guid=4958187650047100396" target="_blank">英文版</a>)?</p>     <p>说实话,我没完全看懂那一章。那时,交稿截止日期已经过了,没时间留给我去啃概率论教科书了。我只好硬着头皮,按照字面意思把它译了出来。虽然交稿了,译文质量也还可以,但是心里很不舒服,下决心一定要搞懂它。</p>     <p>一年过去了,我读了一些概率论文献,逐渐发现贝叶斯推断并没有想象的那么难。相反的,它的原理部分实际上很容易理解,甚至不需要用到高等数学。</p>     <p>下面就是我的学习笔记。需要声明的是,我并不是这方面的专家,数学其实是我的弱项。所以,欢迎大家提出宝贵意见,让我们共同学习和提高。</p>     <p>=====================================</p>     <p><strong>贝叶斯推断及其互联网应用</strong></p>     <p>作者:阮一峰</p>     <p><img src="http://image.beekka.com/blog/201108/bg2011082507.jpg" /></p>     <p><strong>一、什么是贝叶斯推断</strong></p>     <p>贝叶斯推断(<a href="/misc/goto?guid=4958187650784861040" target="_blank">Bayesian inference</a>)是一种统计学方法,用来估计统计量的某种性质。</p>     <p>它是贝叶斯定理(<a href="/misc/goto?guid=4958187651511906645" target="_blank">Bayes' theorem</a>)的应用。英国数学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)在1763年发表的一篇论文中,首先提出了这个定理。</p>     <p><img src="http://image.beekka.com/blog/201108/bg2011082501.jpg" /></p>     <p>贝叶斯推断与其他统计学推断方法截然不同。它建立在主观判断的基础上,也就是说,你可以不需要客观证据,先估计一个值,然后根据推断结果不断修正。正是因为它的主观性太强,曾经遭到许多统计学家的诟病。</p>     <p>贝叶斯推断需要大量的计算,因此历史上很长一段时间,无法得到广泛应用。只有等到计算机诞生以后,它才获得真正的重视。人们发现,许多统计量是无法事先进行客观判断的,而互联网时代出现的大型数据集,再加上高速运算能力,为验证这些统计量提供了方便,也为应用贝叶斯推断创造了条件,它的威力正在日益显现。</p>     <p><strong>二、贝叶斯定理</strong></p>     <p>要理解贝叶斯推断,就必须先理解贝叶斯定理。后者实际上就是计算"条件概率"的公式。</p>     <p>所谓"条件概率"(Conditional probability),就是指在事件B发生的情况下,事件A发生的概率,用P(A|B)来表示。</p>     <p><img src="http://image.beekka.com/blog/201108/bg2011082502.jpg" /></p>     <p>根据文氏图,可以很清楚地看到在事件B发生的情况下,事件A发生的概率就是P(A∩B)除以P(B)。</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(A%7CB)%3D%5Cfrac%7BP(A%5Ccap%20B)%7D%7BP(B)%7D&chs=70" /></p>     <p>因此,</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(A%5Ccap%20B)%3DP(A%7CB)%7BP(B)%7D&chs=40" /></p>     <p>同理可得,</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(A%5Ccap%20B)%3DP(B%7CA)%7BP(A)%7D&chs=40" /></p>     <p>所以,</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(A%7CB)%7BP(B)%7D%3DP(B%7CA)%7BP(A)%7D&chs=40" /></p>     <p>即</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(A%7CB)%3D%5Cfrac%7BP(B%7CA)%7BP(A)%7D%7D%7B%7BP(B)%7D%7D&chs=70" /></p>     <p>这就是条件概率的计算公式。</p>     <p><strong>三、全概率公式</strong></p>     <p>由于后面要用到,所以除了条件概率以外,这里还要推导全概率公式。</p>     <p>假定样本空间S,是两个事件A与A'的和。</p>     <p><img src="http://image.beekka.com/blog/201108/bg2011082503.jpg" /></p>     <p>上图中,红色部分是事件A,绿色部分是事件A',它们共同构成了样本空间S。</p>     <p>在这种情况下,事件B可以划分成两个部分。</p>     <p><img src="http://image.beekka.com/blog/201108/bg2011082504.jpg" /></p>     <p>即</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(B)%3DP(B%5Ccap%20A)%2BP(B%5Ccap%20A')&chs=40" /></p>     <p>在上一节的推导当中,我们已知</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(B%5Ccap%20A)%3DP(B%7CA)P(A)&chs=40" /></p>     <p>所以,</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(B)%3DP(B%7CA)P(A)%2BP(B%7CA')P(A')&chs=40" /></p>     <p>这就是全概率公式。它的含义是,如果A和A'构成样本空间的一个划分,那么事件B的概率,就等于A和A'的概率分别乘以B的条件概率之和。</p>     <p>将这个公式代入上一节的条件概率公式,就得到了条件概率的另一种写法:</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(A%7CB)%3D%5Cfrac%7BP(B%7CA)P(A)%7D%7BP(B%7CA)P(A)%2BP(B%7CA')P(A')%7D&chs=70" /></p>     <p><strong>四、贝叶斯推断的含义</strong></p>     <p>对条件概率公式进行变形,可以得到如下形式:</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(A%7CB)%3DP(A)%5Cfrac%7BP(B%7CA)%7D%7BP(B)%7D&chs=70" /></p>     <p>我们把P(A)称为"先验概率"(Prior probability),即在B事件发生之前,我们对A事件概率的一个判断。P(A|B)称为"后验概率"(Posterior probability),即在B事件发生之后,我们对A事件概率的重新评估。P(B|A)/P(B)称为"可能性函数"(Likelyhood),这是一个调整因子,使得预估概率更接近真实概率。</p>     <p>所以,条件概率可以理解成下面的式子:</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" class="tex" alt="\mbox{Posterior probability} \propto \mbox{Prior probability} \times \mbox{Likelihood}" src="https://simg.open-open.com/show/793bf20b93943731cdd84c352773ed12.png" /></p>     <p>这就是贝叶斯推断的含义。我们先预估一个"先验概率",然后加入实验结果,看这个实验到底是增强还是削弱了"先验概率",由此得到更接近事实的"后验概率"。</p>     <p>在这里,如果"可能性函数"P(B|A)/P(B)>1,意味着"先验概率"被增强,事件A的发生的可能性变大;如果"可能性函数"=1,意味着B事件无助于判断事件A的可能性;如果"可能性函数"<1,意味着"先验概率"被削弱,事件A的可能性变小。</p>     <p><strong>五、【例子】水果糖问题</strong></p>     <p>为了加深对贝叶斯推断的理解,我们看两个例子。</p>     <p><img src="http://image.beekka.com/blog/201108/bg2011082505.jpg" /></p>     <p>第一个例子。两个一模一样的碗,一号碗有30颗水果糖和10颗巧克力糖,二号碗有水果糖和巧克力糖各20颗。现在随机选择一个碗,从中摸出一颗糖,发现是水果糖。请问这颗水果糖来自一号碗的概率有多大?</p>     <p>我们假定,H1表示一号碗,H2表示二号碗。由于这两个碗是一样的,所以P(H1)=P(H2),也就是说,在取出水果糖之前,这两个碗被选中的概率相同。因此,P(H1)=0.5,我们把这个概率就叫做"先验概率",即没有做实验之前,来自一号碗的概率是0.5。</p>     <p>再假定,E表示水果糖,所以问题就变成了在已知E的情况下,来自一号碗的概率有多大,即求P(H1|E)。我们把这个概率叫做"后验概率",即在E事件发生之后,对P(H1)的修正。</p>     <p>根据条件概率公式,得到</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(H_%7B1%7D%7CE)%3DP(H_%7B1%7D)%5Cfrac%7BP(E%7CH_%7B1%7D)%7D%7BP(E)%7D&chs=70" /></p>     <p>已知,P(H1)等于0.5,P(E|H1)为一号碗中取出水果糖的概率,等于0.75,那么求出P(E)就可以得到答案。根据全概率公式,</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(E)%3DP(E%7CH_%7B1%7D)P(H_%7B1%7D)%2BP(E%7CH_%7B2%7D)P(H_%7B2%7D)&chs=40" /></p>     <p>所以,</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(E)%3D0.75%5Ctimes%200.5%2B0.5%5Ctimes%200.5%3D0.625&chs=40" /></p>     <p>将数字代入原方程,得到</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(H1%7CE)%3D0.5%5Ctimes%20%5Cfrac%7B0.75%7D%7B0.625%7D%3D0.6&chs=70" /></p>     <p>这表明,来自一号碗的概率是0.6。也就是说,取出水果糖之后,H1事件的可能性得到了增强。</p>     <p><strong>六、【例子】假阳性问题</strong></p>     <p>第二个例子是一个医学的常见问题,与现实生活关系紧密。</p>     <p><img src="http://image.beekka.com/blog/201108/bg2011082506.jpg" /></p>     <p>已知某种疾病的发病率是0.001,即1000人中会有1个人得病。现有一种试剂可以检验患者是否得病,它的准确率是0.99,即在患者确实得病的情况下,它有99%的可能呈现阳性。它的误报率是5%,即在患者没有得病的情况下,它有5%的可能呈现阳性。现有一个病人的检验结果为阳性,请问他确实得病的可能性有多大?</p>     <p>假定A事件表示得病,那么P(A)为0.001。这就是"先验概率",即没有做试验之前,我们预计的发病率。再假定B事件表示阳性,那么要计算的就是P(A|B)。这就是"后验概率",即做了试验以后,对发病率的估计。</p>     <p>根据条件概率公式,</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(A%7CB)%3DP(A)%20%5Cfrac%7BP(B%7CA)%7D%7BP(B)%7D&chs=70" /></p>     <p>用全概率公式改写分母,</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(A%7CB)%3DP(A)%20%5Cfrac%7BP(B%7CA)%7D%7BP(B%7CA)P(A)%2BP(B%7C%5Cbar%7BA%7D)P(%5Cbar%7BA%7D)%7D&chs=70" /></p>     <p>将数字代入,</p>     <p><img style="border-bottom:medium none;border-left:medium none;border-top:medium none;border-right:medium none;" src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl=P(A%7CB)%3D0.001%5Ctimes%20%20%5Cfrac%7B0.99%7D%7B0.99%5Ctimes%200.001%2B0.05%5Ctimes%200.999%7D%5Capprox%200.019&chs=70" /></p>     <p>我们得到了一个惊人的结果,P(A|B)约等于0.019。也就是说,即使检验呈现阳性,病人得病的概率,也只是从0.1%增加到了2%左右。这就是所谓的"假阳性",即阳性结果完全不足以说明病人得病。</p>     <p>为什么会这样?为什么这种检验的准确率高达99%,但是可信度却不到2%?答案是与它的误报率太高有关。(【习题】如果误报率从5%降为1%,请问病人得病的概率会变成多少?)</p>     <p>有兴趣的朋友,还可以算一下"假阴性"问题,即检验结果为阴性,但是病人确实得病的概率有多大。然后问自己,"假阳性"和"假阴性",哪一个才是医学检验的主要风险?</p>     <p>===================================</p>     <p>关于贝叶斯推断的原理部分,今天就讲到这里。下一次,将介绍如何使用贝叶斯推断过滤垃圾邮件。<br /> <br /> 原文网址:<a href="/misc/goto?guid=4958187652253784775">http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html</a></p>    </div>    <div class="asset-more">     <p><br />  </p>    </div>