Co to jest wielomianowy naiwny algorytm Bayesa?
Co to jest wielomianowy naiwny algorytm Bayesa?

Wideo: Co to jest wielomianowy naiwny algorytm Bayesa?

Wideo: Co to jest wielomianowy naiwny algorytm Bayesa?
Wideo: Naive Bayes, Clearly Explained!!! 2024, Listopad
Anonim

Aplikuję Bayes wielomianowy naiwny do problemów NLP. Naiwny algorytm klasyfikatora Bayesa to rodzina probabilistyczna algorytmy na podstawie wniosku Bayes ' twierdzenie z ' naiwny ” założenie o warunkowej niezależności każdej pary cechy.

Wiesz też, jak działa wielomianowy naiwny Bayes?

Termin Bayes wielomianowy naiwny po prostu informuje nas, że każde p(fi|c) jest a wielomianowy dystrybucji, a nie jakiejś innej dystrybucji. Ten Pracuje dobrze dla danych, które można łatwo przekształcić w liczby, takie jak liczba słów w tekście.

Podobnie, czym jest Alfa w wielomianowym naiwnym Bayesie? w Bayes wielomianowy naiwny , ten alfa parametr to tzw. hiperparametr; czyli parametr kontrolujący formę samego modelu.

Można też zapytać, jaki jest pożytek z naiwnego algorytmu Bayesa?

Zastosowania naiwne Bayes podobna metoda przewidywania prawdopodobieństwa różnych klas na podstawie różnych atrybutów. Ten algorytm w większości używany w klasyfikacji tekstów i problemach wieloklasowych.

Co to jest wygładzanie Laplace'a w naiwnym Bayesie?

Rozwiązaniem byłoby Wygładzanie Laplace'a , który jest techniką dla wygładzanie dane kategoryczne. W każdym oszacowaniu prawdopodobieństwa zostanie włączona poprawka na małą próbę lub pseudoliczenie. to jest sposób na uregulowanie Naiwny Bayes , a gdy pseudoliczba wynosi zero, nazywa się Wygładzanie Laplace'a.

Zalecana: