大学时学习了很多高深的课程，什么数学物理方法、小波函数等等，但现在脑海里估计已经一片空白，反正大概是一堆公式和解题方法吧，其实就是在当时，也根本没深究过这些数学公式的来龙去脉，更无法理解这些公式后面的光辉思想。
贝叶斯算法大名鼎鼎，但用过贝叶斯的估计没几个能从业务的角度去真正理解贝叶斯吧？有多少人能将贝叶斯思想自然的用于解释生活中的各种现象呢？在电梯里你能用几句话跟领导解释清楚吗？
当然直接拿着贝叶斯公式或者调用一个函数的确可以快速解决问题，但这种方法显然没法内化，逻辑上的推导才是算法精神和乐趣所在，对于一个建模的人来说，如果有时间，还是要尽量让一个算法长在自己心里，语言和工具总会不断被更新，你也许永远跟不上这个节奏，唯有里面的思想是持久的，也是一大把年纪后能留下的唯一的算法资产，特别是如果其还能指导你的生活，知道为什么总是很重要。
1、关于信念
你相信上帝吗？你相信中医吗？你相信全球变暖是人为造成的吗？你相信转基因食品安全吗？你相信大年初一去灵隐寺烧香能带来好运吗？信或不信，我们可以用一个量化数字来表示，比如说概率，大年初一去灵隐寺烧香能带来好运的可能性是90%，这是主观概率，就好比天气预报说明天下雨的概率90%一样。
真正的深信不疑或彻底不信都是很少的，一般情况下对一般有争议的问题我们都是抱着将信将疑的态度，信念值在0.01%到99.99%之间，而且，我们对大多数事物的信念值都在动态变化,比如有什么特别突兀的新东西出来，我们一开始可能是不信的，随着证据增多，慢慢增加信念，那么，我如何基于这些证据去计算新的信念值？
2、贝叶斯的困惑
所谓的贝叶斯方法源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章，而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。在贝叶斯写这篇文章之前，人们已经能够计算“正向概率”，如“假设袋子里面有N个白球，M个黑球，你伸手进去摸一把，摸出黑球的概率是多大？”
而一个自然而然的问题是反过来：“如果我们事先并不知道袋子里面黑白球的比例，而是闭着眼睛摸出一个（或好几个）球，观察这些取出来的球的颜色之后，那么我们可以就此对袋子里面的黑白球的比例作出什么样的推测，随着取出的球越来越多，我的推测是否也会变化？”
实际上，贝叶斯当时的论文只是对这个问题的一个直接的求解尝试，并不清楚他当时是不是已经意识到这里面包含着的深刻的思想。然而后来，贝叶斯方法席卷了概率论，并将应用延伸到各个问题领域，所有需要作出概率预测的地方都可以见到贝叶斯方法的影子，特别地，贝叶斯成为机器学习的核心方法之一。
3、从业务出发推导贝叶斯定理
如果我在决策时掌握所有的信息，我当然能计算一个客观的概率，比如在一个桶里有黑白色的球，如果我事先知道里面黑白球的比例，我自然知道我随机拿到一个白球的概率是多少，如果我事先知道去灵隐寺获得好运的可能性就是90%，我自然会在某次路过灵隐寺的时候进去烧香。
可是生活中绝大多数决策面临的信息是不全的，我们手里只有有限的几个证据，而贝叶斯定理的精神在于，人类的观察能力是有限的，既然无法得到全面的信息，我们就在证据有限（表面）的情况下，尽可能地做一个更好的判断，下面我们先祭出贝叶斯公式，然后尝试用灵隐寺烧香能否显灵的例子推导出它：
P（A/B）=P（B/A）/P（B）*P（A）
这里P（A）代表认为升职的概率，B代表一个与A相关的事件（实例），比如“我朋友去年去了灵隐寺烧香，结果他升职了”，P（A/B）代表在B发生的情况下，A发生的概率，其他类似。
P（A）代表了我的原始信念A，就是说我对于升职有一个初始的判断概率，比如15%。P（A/B）代表某个实际事件发生后，有了新的证据，我需要对于原始的信念A做个调整，你可以把A当成你对一般情况的理论预言，而B是一次实验结果，有了新的实验结果，你就调整自己的理论预言，这个新的预言就是P（A/B）。
那么P（A/B）这个新的预言如何计算呢？
首先，跟初始的P（A）有关系，假如P（A）一开始极小，则再多的事件发生你也不会改变初衷，我们的当前观点肯定受先前观点的影响。
其次，跟P（B/A）/P（B）也有关系，就是说如果在原始信念P（A）作用下发生某个特定事件（B）的可能性相对更高了，则我由于这个事件改变原始信念的可能性就越高，比如这里P（B）代表去灵隐寺的概率，P（B/A）就代表升职的人中去过灵隐寺的的概率，两者比值就表示信念由于事实改变的相对大小，注意好好理解这句话。
最后，我们就得到了能业务化解释的贝叶斯公式：P（A/B）=P（B/A）/P（B）*P（A），假如你真理解了，你就不会纠结搞混这个公式。
4、从技术出发推导贝叶斯定理
当然，如果纯粹去推导出这个公式，其实也是容易的，笔者这里简要示意下：
U代表全空间，A代表升职，B代表去灵隐寺，C代表交集，很容易推导：
P（A，B）=C/U
P（A/B）*P（B）=C/B*B/U=C/U
P（B/A）*P（A）=C/A*A/U=C/U
即P（A/B）=P（B/A）/P（B）*P（A）
5、生活的启示
请看以下第一张图，你认为大树后面是一个箱子，还是两个箱子，或是三个箱子，为什么？ 如果你认为是一个箱子，请看第二张图，你到底凭什么判断是一个箱子？
很简单，你会说：要是真的有两个箱子那才怪了，怎么就那么巧这两个箱子刚刚好颜色相同，高度相同呢？
那么，如何证明？
我们可以很容易用贝叶斯来解释这个生活常识问题，假如A1代表认为是一个箱子，A2代表二个箱子，B代表观察到的事件，则其实求解P（A1/B）、P（A2/B）哪个概率最大？
P（A1/B）=P（B/A1）/P（B）*P（A1）
P（A2/B）=P（B/A2）/P（B）*P（A2）
显然P（B/A2）猜测后面是两个箱子使得我们的观测结果成为小概率的时候，我们才会说才怪呢？哪能这么巧呢？
6、中文分词问题
中文分词领域就用到了贝叶斯，分词问题的描述为：给定一个句子（字串），如：南京市长江大桥，如何对这个句子进行分词（词串）才是最靠谱的，例如：
1. 南京市/长江大桥
2. 南京市长/江大桥
这两个分词，到底哪个更靠谱呢？
我们用贝叶斯公式来形式化地描述这个问题，令 B 为句子，A 为词串（一种特定的分词假设），我们就是需要寻找使得 P(A|B) 最大的 A ，使用一次贝叶斯可得：
P（A分词/B句子）=P（B/A）/P（B）*P（A）
由于P（B）对于每个A都一样，P（ B/A ）近似为1，则P（A/B）主要由P（A）决定，也就是要寻找一种分词A使得这个句子B的概率最大化。
如何计算一个词串，A=W1,W2,W3,W4...的可能性呢？
我们知道，根据联合概率的公式展开：P(W1, W2, W3, W4 ..) = P(W1) * P(W2|W1) * P(W3|W2, W1) * P(W4|W1,W2,W3) * ...,然而不幸的是随着条件数目的增加（P(Wn|Wn-1,Wn-2,..,W1) 的条件有 n-1 个），数据稀疏问题也会越来越严重，即便语料库再大也无法统计出一个靠谱的 P(Wn|Wn-1,Wn-2,..,W1) 来。
为了缓解这个问题，科学家们一如既往地使用了“天真”假设：我们假设句子中一个词的出现概率只依赖于它前面的有限的 k 个词（1个词就是朴素贝叶斯）,这个就是所谓的“有限地平线”假设。
虽然这个假设很傻很天真，但结果却表明它的结果往往是很好很强大的，现在式子变成了：P(W1) * P(W2|W1) * P(W3|W2) * P(W4|W3) ..。
对于我们上面提到的例子“南京市长江大桥”由于“南京市长”和“江大桥”在语料库中一起出现的频率为 0 ，这个整句的概率便会被判定为 0 ，从而使得“南京市/长江大桥”这一分词方式胜出。
其他应用案例比如：
垃圾邮件识别（过滤器）：P（A（垃圾邮件）/B（N个单词组成的垃圾邮件））；
统计机器翻译：P（A（翻译成的外文）/B（待翻译的句子））；
语音识别：P（A（推测出发送的句子）/B（观测到的语音信号））；
7、一个具体计算案例
一般人中艾滋病的携带者比例是0.01%，如果一个人检测血液呈阳性，其得艾滋的概率是多少？（如果是真艾滋，血液检测的准确性达到99.9%，如果是假艾滋，血液检测准确率是99.99%）。
P（A（得艾滋）/B（检测呈阳性））= P（B/A）/P（B）*P（A）=99.9%/（0.01%*99.9%+99.9%*0.01%）*0.01%=50%。
真没想到，在这么高的血液检测准确性条件下，一个检测血液呈阳性的人真得艾滋的概率也只有50%。
直观解释：随机找1万人做实验，根据分布，只有1人得艾滋，由于检测手段强，这个人会被检测出来，但剩下的9999人虽然没艾滋，但检测出艾滋的概率由于0.01%，还是有1人被错误检测，因此共有2人检测成阳性，得艾滋的概率为50%。
因此，如果一个事情很罕见，即先验概率很低，即使再多的可疑事实出现，也要注意可能误判，比如不要对抓特务报太大信心！
笔者学习贝叶斯也是东看看，西看看，看了忘，忘了看，这次把学习的综合写成一篇还算易懂的文章，算是了却一个心愿，对于任何一个公式一定要在业务上搞懂搞透，起码能自圆其说吧，贝叶斯算是好懂的，但很多算法不是这样，公式的推导就已经让人发疯，更别提搞懂来龙去脉甚至跟生活去接轨了，从历史上看，牛人一般也只愿意show 结果，而不愿意把思考过程写下来，比如费马定理的证明，这个非常遗憾。
好了，贝叶斯介绍完了，如果你真的看到这里，是否对于其思想有一个新的理解？作为传统企业的一个技术人员，其实对于算法的掌控深度是非常纠结的，因为即使理解透了也可能于工作无益，这并非是性价比很高的方式，工程上能搞定就可以了。
但笔者想的是，这是一种学习方式，也许不用那么功利，自己觉得值就去干吧，没有谁能说现在学哪个知识就一定将来有用，或者没用，未来是如此不确定，在这个大数据时代。
作者：傅一平
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