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辛普森悖論和樸素貝葉斯
2019-05-06
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在大數據的知識體系中，有很多是需要我們學習的知識，同時涉及到了不少的技術以及很多的理論。在這些知識中，有兩個知識點十分重要，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于辛普森悖論和樸素貝葉斯的相關知識，希望這篇文章能夠更好地幫助大家認識和認知大數據。

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，為英國統計學家E.H.辛普森提出的悖論，即在某個條件下的兩組數據，分別討論時都會滿足某種性質，可是一旦合并考慮，卻可能導致相反的結論，當人們嘗試探究兩種變量是否具有相關性的時候，會分別對之進行分組研究。辛普森悖論是在這種研究中，在某些前提下有時會產生的一種現象。即在分組比較中都占優勢的一方，會在總評中反而是失勢的一方。這種現象聽起來不可思議，但是確實存在。該現象于20世紀初就有人討論，但一直到1951年E.H.辛普森在他發表的論文中，該現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，就需要斟酌各分組的權重，并乘以一定的系數去消除以分組數據基數差異而造成的影響。同時必需了解清楚情況，是否存在潛在因素，綜合考慮。而在數據分析中我們必須要考慮到這個現象，這樣我們才能夠做好大數據的工作。

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，故統稱為貝葉斯分類。樸素貝葉斯算法是其中應用最為廣泛的分類算法之一。樸素貝葉斯分類器基于一個簡單的假定：給定目標值時屬性之間相互條件獨立。而樸素貝葉斯是大數據和數據分析中經常使用的模型，在大數據和數據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，相信大家對這兩個知識點有了一定的了解，同時這兩個知識在數據分析和大數據中經常被人們提到，由此可見這兩個知識點的重要性，所以建議大家學習大數據的時候一定不要錯過這些知識的掌握。


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