朴素贝叶斯分类器数学 - 计算精度不足

Question

我从数学的角度与某人讨论了朴素贝叶斯分类器。我们讨论的是如果将大量概率相乘，最终像float或double这样的原始类型将无法存储结果值，它只会变为零。

P（x1）* P（x2）* ... =计算机数量太小= 0

与我交谈过的人说，“解决方法”是记录概率，然后将它们加在一起。

log（P（x1））+ log（P（x2））+ ...

我理解获取概率日志的优势，它增加了数字的大小，使其不会“脱落”，但是如何在此之后将它们加在一起呢？是不是当你运行朴素贝叶斯时，只要你对所有分类“桶”一直这样做，你仍然可以在一天结束时找到最好的那个？

任何解释都表示赞赏。谢谢，

MJ

Answer 1

因为log(a*b) = log(a) + log(b)。它是对数的属性。