Теорема Байеса — одна из основных теорем элементарной теории вероятностей, которая определяет вероятность наступления события в условиях, когда на основе наблюдений известна лишь некоторая частичная информация о событиях; по формуле Байеса можно пересчитывать вероятность, беря в учет как ранее известную информацию, так и данные новых наблюдений.

Математическая формулировка[править | править код]

,

где

— априорная вероятность гипотезы A;
— вероятность гипотезы A при наступлении события B (апостериорная вероятность);
— вероятность наступления события B при истинности гипотезы A;
— вероятность наступления события B.

Применение[править | править код]

Борьба со спамом[править | править код]

Для непосредственного определения вероятности отнесения того или иного сообщения к спаму используются созданные в процессе «обучения» фильтра словари. Т. е. берется полный архив старых, выделенных вручную сообщений и передается на вход программе обучения для дальнейшего анализа. Программа определяет частотные словари для каждого типа сообщений — сколько раз каждое слово появлялось в письмах из данной папки. Когда словари окончательно созданы, вероятность принадлежности нового письма к спаму вычисляется по Байесу для каждого слова из письма. Нормализацией и суммированием вероятностей слов получают общую вероятность принадлежности к спаму для всего письма. Данная система работает с точностью 97—99 %, в процессе дальнейшего обучения точность можно повысить практически до 100 %.

Применение теоремы Байеса позволяет обходиться без формирования «черных списков» почтовых адресов, байесовские фильтры могут самостоятельно опознать «плохое» письмо по его контексту, ненамного уступая в этом умении человеку.

Прочее[править | править код]

...

См. также[править | править код]

Литература[править | править код]

Ссылки[править | править код]

Материалы сообщества доступны в соответствии с условиями лицензии CC-BY-SA, если не указано иное.