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判別式模型（Discriminative Model）是直接對條件概率p(y|x;θ)建模。常見的判別式模型有線性迴歸模型、線性判別分析、支援向量機SVM、神經網路、boosting、條件隨機場等。

　　舉例：要確定一個羊是山羊還是綿羊，用判別模型的方法是從歷史資料中學習到模型，然後通過提取這隻羊的特徵來預測出這隻羊是山羊的概率，是綿羊的概率。

生成式模型（Generative Model）則會對x和y的聯合分佈p(x,y)建模，然後通過貝葉斯公式來求得p(yi|x)，然後選取使得p(yi|x)最大的yi，即：

常見的生成式模型有 隱馬爾可夫模型HMM、樸素貝葉斯模型、高斯混合模型GMM、LDA、高斯、混合多項式、專家的混合物、馬爾可夫的隨機場

　　舉例：利用生成模型是根據山羊的特徵首先學習出一個山羊的模型，然後根據綿羊的特徵學習出一個綿羊的模型，然後從這隻羊中提取特徵，放到山羊模型中看概率是多少，在放到綿羊模型中看概率是多少，哪個大就是哪個。

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一、引言

　　本材料參考Andrew Ng大神的機器學習課程 http://cs229.stanford.edu

　　在上一篇有監督學習迴歸模型中，我們利用訓練集直接對條件概率p(y|x;θ)建模，例如logistic迴歸就利用hθ(x) = g(θTx)對p(y|x;θ)建模（其中g(z)是sigmoid函式）。假設現在有一個分類問題，要根據一些動物的特徵來區分大象(y = 1)和狗(y = 0)。給定這樣的一種資料集，迴歸模型比如logistic迴歸會試圖找到一條直線也就是決策邊界，來區分大象與狗這兩類，然後對於新來的樣本，迴歸模型會根據這個新樣本的特徵計算這個樣本會落在決策邊界的哪一邊，從而得到相應的分類結果。

　　現在我們考慮另外一種建模方式：首先，根據訓練集中的大象樣本，我們可以建立大象模型，根據訓練集中的狗樣本，我們可以建立狗模型。然後，對於新來的動物樣本，我們可以讓它與大象模型匹配看概率有多少，與狗模型匹配看概率有多少，哪一個概率大就是那個分類。

　　判別式模型（Discriminative Model）是直接對條件概率p(y|x;θ)建模。常見的判別式模型有 線性迴歸模型、線性判別分析、支援向量機SVM、神經網路等。

　　生成式模型（Generative Model）則會對x和y的聯合分佈p(x,y)建模，然後通過貝葉斯公式來求得p(yi|x)，然後選取使得p(yi|x)最大的yi，即：

常見的生成式模型有 隱馬爾可夫模型HMM、樸素貝葉斯模型、高斯混合模型GMM、LDA等。

二、高斯判別分析 Gaussian Discriminant Analysis

　　高斯判別分析GDA是一種生成式模型，在GDA中，假設p(x|y)滿足多值正態分佈。多值正態分佈介紹如下：

　　2.1 多值正態分佈 multivariate normal distribution

　　一個n維的多值正態分佈可以表示為多變數高斯分佈，其引數為均值向量，協方差矩陣，其概率密度表示為：

當均值向量為2維時概率密度的直觀表示：

左邊的圖表示均值為0，協方差矩陣∑ = I；中間的圖表示均值為0，協方差矩陣∑ = 0.6I；右邊的圖表示均值為0，協方差矩陣∑ = 2I。可以觀察到，協方差矩陣越大，概率分佈越扁平；協方差矩陣越小，概率分佈越高尖。

　　2.2 高斯判別分析模型

　　如果有一個分類問題，其訓練集的輸入特徵x是隨機的連續值，就可以利用高斯判別分析。可以假設p(x|y)滿足多值正態分佈，即：

該模型的概率分佈公式為：

模型中的引數為Φ，Σ，μ0和μ1。於是似然函式（x和y的聯合分佈）為：

其中Φ是y = 1的概率，Σ是協方差矩陣，μ0是y = 0對應的特徵向量x的均值 ， μ1是y = 1對應的特徵向量x的均值，於是得到它們的計算公式如下：

於是這樣就可以對p(x,y)建模，從而得到概率p(y = 0|x)與p(y = 1|x)，從而得到分類標籤。其結果如下圖所示：

三、樸素貝葉斯模型

　　在高斯判別分析GDA中，特徵向量x是連續實數值，如果特徵向量x是離散值，可以利用樸素貝葉斯模型。

　　3.1 垃圾郵件分類

　　假設我們有一個已被標記為是否是垃圾郵件的資料集，要建立一個垃圾郵件分類器。用一種簡單的方式來描述郵件的特徵，有一本詞典，如果郵件包含詞典中的第i個詞，則設xi = 1，如果沒有這個詞，則設xi = 0，最後會形成這樣的特徵向量x：

這個特徵向量表示郵件包含單詞"a"和單詞"buy"，但是不包含單詞"aardvark,"aardwolf","zygmurgy"。特徵向量x的維數等於字典的大小。假設字典中有5000個單詞，那麼特徵向量x就為5000維的包含0/1的向量，如果我們建立多項式分佈模型，那麼有25000中輸出結果，這就意味著有接近25000個引數，這麼多的引數，要建模很困難。

　　因此為了建模p(x|y)，必須做出強約束假設，這裡假設對於給定的y，特徵x是條件獨立的，這個假設條件稱為樸素貝葉斯假設，得到的模型稱為樸素貝葉斯模型。比如，如果y= 1表示垃圾郵件，其中包含單詞200 "buy"，以及單詞300 "price"，那麼我們假設此時單詞200 "buy" x200、單詞300"price"x300 是條件獨立的，可以表示為p(x200|y) = p(x200|y,x300)。注意，這個假設與x200與x300獨立是不同的，x200與x300獨立可以寫作：p(x200) = p(x200|x300)；這個假設是對於給定的y，x200與x300是條件獨立的。

　　因此，利用上述假設，根據鏈式法則得到：

　　該模型有3個引數：

， ， 

那麼。根據生成式模型的規則，我們要使聯合概率最大：

根據這3個引數意義，可以得到它們各自的計算公式：

這樣就得到了樸素貝葉斯模型的完整模型。對於新來的郵件特徵向量x，可以計算：

實際上只要比較分子就行了，分母對於y = 0和y = 1是一樣的，這時只要比較p(y = 0|x)與p(y = 1|x)哪個大就可以確定郵件是否是垃圾郵件。

　　3.2 拉普拉斯平滑

　　樸素貝葉斯模型可以在大部分情況下工作良好。但是該模型有一個缺點：對資料稀疏問題敏感。

　　比如在郵件分類中，對於低年級的研究生，NIPS顯得太過於高大上，郵件中可能沒有出現過，現在新來了一個郵件"NIPS call for papers"，假設NIPS這個詞在詞典中的位置為35000，然而NIPS這個詞從來沒有在訓練資料中出現過，這是第一次出現NIPS，於是算概率時：

由於NIPS從未在垃圾郵件和正常郵件中出現過，所以結果只能是0了。於是最後的後驗概率：

　　對於這樣的情況，我們可以採用拉普拉斯平滑，對於未出現的特徵，我們賦予一個小的值而不是0。具體平滑方法為：

假設離散隨機變數取值為{1,2,···,k}，原來的估計公式為：

使用拉普拉斯平滑後，新的估計公式為：

即每個k值出現次數加1，分母總的加k，類似於NLP中的平滑，具體參考宗成慶老師的《統計自然語言處理》一書。

　　對於上述的樸素貝葉斯模型，引數計算公式改為：