Math 朴素贝叶斯分类器数学-计算精度不足

我和某人从数学的角度讨论了朴素贝叶斯分类器。我们讨论的是，如果将很多概率相乘，最终像float或double这样的基本类型将无法存储结果值，它将变为零

p（x1）*p（x2）*……=对计算机来说太小的数字=0

与我交谈的人说，一个“解决办法”是记录概率，然后像这样将它们相加

对数（p（x1））+对数（p（x2））+

我理解概率对数的优点，它增加了数字的大小，这样它就不会“掉下来”，但你怎么能把它们加在一起呢？是不是这样，当你运行朴素贝叶斯时，只要你对所有分类“桶”都始终如一地这样做，你仍然可以在一天结束时找到最大的一个

如有任何解释，我们将不胜感激。谢谢

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mj

因为

log（a*b）=log（a）+log（b）

。这是对数的一个属性。

因为

log（a*b）=log（a）+log（b）

。这是对数的性质。

哦，天哪。这就是我没有记住任何对数规则的原因。谢谢，达菲莫，天哪。这就是我没有记住任何对数规则的原因。谢谢duffymo。一般来说，只要你按顺序将数字相乘，你就能更好地对它们的日志进行求和。如果数字读数为1+x，x接近于零（这似乎不是你的情况，除非你的概率分布非常接近于均匀分布），那么你可能需要一个专门的

log（1+x）

例程来处理这种情况。一般来说，当你按顺序乘以数字时，你最好把他们的日志加起来。如果数字读数为1+x，x接近于零（这似乎不是你的情况，除非你的概率分布非常接近均匀），那么你可能需要一个专门的

log（1+x）

例程来处理这种情况。