6、用朴素贝叶斯构建电影推荐引擎

用朴素贝叶斯构建电影推荐引擎

1. 多标签分类问题转化

多标签分类问题可以重构为多个二分类问题。为解决这类问题，研究人员开发了许多强大的分类算法，常见的有朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树和逻辑回归等。接下来将深入探讨朴素贝叶斯的原理、实现，以及分类器调优和性能评估等重要概念。

2. 探索朴素贝叶斯

朴素贝叶斯分类器属于概率分类器家族。它通过计算数据的每个预测特征（也称为属性或信号）属于每个类别的概率，来预测所有类别上的概率分布，进而确定数据样本最可能关联的类别。“朴素贝叶斯”名字中的两个部分含义如下：
- 贝叶斯 ：基于贝叶斯定理，将给定可能类别下观察到输入特征的概率，映射为给定观察证据下该类别的概率。
- 朴素 ：假设预测特征相互独立，从而简化概率计算。

3. 通过示例学习贝叶斯定理

在深入了解分类器之前，理解贝叶斯定理很重要。设 $A$ 和 $B$ 表示两个事件，在贝叶斯定理中，$P(A|B)$ 是在 $B$ 为真的情况下 $A$ 发生的概率，计算公式为：
[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}]
其中，$P(B|A)$ 是在 $A$ 发生的情况下观察到 $B$ 的概率，$P(A)$ 和 $P(B)$ 分别是 $A$ 和 $B$ 发生的概率。下面通过具体例子来理解：

3.1 示例 1：硬币问题

有两枚硬币，一枚不公平，正面朝上概率为 90%，反面朝上概率为 10%；另一枚是公平的。随机选一枚硬币并抛掷，若得到正面，这枚硬币是不公平硬币的概率