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辛普森悖論和樸素貝葉斯
2019-05-06
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在大數(shù)據(jù)的知識(shí)體系中，有很多是需要我們學(xué)習(xí)的知識(shí)，同時(shí)涉及到了不少的技術(shù)以及很多的理論。在這些知識(shí)中，有兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)十分重要，那就是辛普森悖論和樸素貝葉斯。在這篇文章中我們給大家介紹一下關(guān)于辛普森悖論和樸素貝葉斯的相關(guān)知識(shí)，希望這篇文章能夠更好地幫助大家認(rèn)識(shí)和認(rèn)知大數(shù)據(jù)。

1.辛普森悖論

辛普森悖論辛普森悖論亦有人譯為辛普森詭論，為英國統(tǒng)計(jì)學(xué)家E.H.辛普森提出的悖論，即在某個(gè)條件下的兩組數(shù)據(jù)，分別討論時(shí)都會(huì)滿足某種性質(zhì)，可是一旦合并考慮，卻可能導(dǎo)致相反的結(jié)論，當(dāng)人們嘗試探究兩種變量是否具有相關(guān)性的時(shí)候，會(huì)分別對(duì)之進(jìn)行分組研究。辛普森悖論是在這種研究中，在某些前提下有時(shí)會(huì)產(chǎn)生的一種現(xiàn)象。即在分組比較中都占優(yōu)勢的一方，會(huì)在總評(píng)中反而是失勢的一方。這種現(xiàn)象聽起來不可思議，但是確實(shí)存在。該現(xiàn)象于20世紀(jì)初就有人討論，但一直到1951年E.H.辛普森在他發(fā)表的論文中，該現(xiàn)象才算正式被描述解釋。后來就以他的名字命名該悖論。為了避免辛普森悖論的出現(xiàn)，就需要斟酌各分組的權(quán)重，并乘以一定的系數(shù)去消除以分組數(shù)據(jù)基數(shù)差異而造成的影響。同時(shí)必需了解清楚情況，是否存在潛在因素，綜合考慮。而在數(shù)據(jù)分析中我們必須要考慮到這個(gè)現(xiàn)象，這樣我們才能夠做好大數(shù)據(jù)的工作。

2.樸素貝葉斯

樸素貝葉斯模型的英文就是Naive Bayesian Model，簡稱NBM。貝葉斯分類是一系列分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎(chǔ)，故統(tǒng)稱為貝葉斯分類。樸素貝葉斯算法是其中應(yīng)用最為廣泛的分類算法之一。樸素貝葉斯分類器基于一個(gè)簡單的假定：給定目標(biāo)值時(shí)屬性之間相互條件獨(dú)立。而樸素貝葉斯是大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常使用的模型，在大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析中起到十分重要的作用。

在這篇文章中通過為大家介紹樸素貝葉斯模型和辛普森悖論的知識(shí)，相信大家對(duì)這兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)有了一定的了解，同時(shí)這兩個(gè)知識(shí)在數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)中經(jīng)常被人們提到，由此可見這兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)的重要性，所以建議大家學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的時(shí)候一定不要錯(cuò)過這些知識(shí)的掌握。

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