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