樸素貝葉斯分類器數學 - 缺乏計算精度

Question

我從數學的角度與某人討論樸素貝葉斯分類器。我們正在討論如果將很多概率乘以一起，最終原始類型（如float或double）將無法存儲結果值，並且它只會變成零。

P（X1）* P（X2）* ... =一些太小的計算機= 0

與我交談該人士說，「解決辦法」將採取的日誌概率並將它們加在一起就像這樣。

日誌（P（X1））+日誌（P（X2））+ ...

我理解的走的概率日誌的優勢，它增加了數的大小，以便它不't'脫落「，但是如何在你之後將它們加在一起呢？是否這樣，當你運行樸素貝葉斯時，只要你一直對所有分類「桶」進行操作，你仍然可以在一天結束時找到最大的一個呢？

任何解釋讚賞。謝謝，

MJ

Answer 1

因爲log(a*b) = log(a) + log(b)。它是對數性質。