Mis on multinomaalne naiivne Bayesi algoritm?
Mis on multinomaalne naiivne Bayesi algoritm?

Video: Mis on multinomaalne naiivne Bayesi algoritm?

Video: Mis on multinomaalne naiivne Bayesi algoritm?
Video: Наивный Байес, ясно объясненный!!! 2024, November
Anonim

Kandideerimine Multinomaalne Naive Bayes NLP probleemidele. Naiivne Bayesi klassifikaatori algoritm on tõenäosuslike perekond algoritmid kandideerimise alusel Bayes ' teoreem koos "" naiivne ” tingimusliku sõltumatuse eeldus tunnuse iga paari vahel.

Tea ka, kuidas multinomiaalne naiivne Bayes töötab?

Termin Multinomaalne naiivne Bayes lihtsalt annab meile teada, et iga p(fi|c) on a multinomiaalne levitamine, mitte mõni muu jaotus. See töötab sobib hästi andmete jaoks, mida saab hõlpsasti loenditeks muuta, näiteks sõnade arv tekstis.

Samamoodi, mis on Alfa multinomaalses naiivses Bayesis? sisse Multinomaalne naiivne Bayes , alfa parameeter on nn hüperparameeter; st parameeter, mis juhib mudeli enda vormi.

Võib ka küsida, mis kasu on naiivsest Bayesi algoritmist?

Naiivne Bayes kasutab sarnane meetod erinevate klasside tõenäosuse ennustamiseks erinevate atribuutide põhjal. See algoritm on enamasti kasutatud teksti klassifikatsioonis ja mitme klassiga seotud probleemidega.

Mis on Laplace'i silumine naiivses Bayesis?

Lahendus oleks Laplace silumine , mis on tehnika selleks silumine kategoorilised andmed. Igasse tõenäosushinnangusse lisatakse väikese valimi parandus ehk pseudoarvestus. see on reguleerimisviis Naiivne Bayes , ja kui pseudoarv on null, kutsutakse seda Laplace silumine.

Soovitan: