Mis on naiivne Bayesi algoritmi näide?
Mis on naiivne Bayesi algoritmi näide?

Video: Mis on naiivne Bayesi algoritmi näide?

Video: Mis on naiivne Bayesi algoritmi näide?
Video: Computational Linguistics, by Lucas Freitas 2024, November
Anonim

Naiivne Bayes on tõenäosuslik masinõpe algoritm mida saab kasutada paljudes klassifitseerimisülesannetes. Tüüpilised rakendused hõlmavad rämpsposti filtreerimist, dokumentide klassifitseerimist, meeleolu ennustamist jne. See põhineb praost Thomase töödel Bayes (1702 61) ja sellest ka nimi.

Sellega seoses, kuidas töötab näiteks naiivne Bayesi algoritm?

Lihtsamalt öeldes a Naiivne Bayesi klassifikaator eeldab, et teatud tunnuse olemasolu klassis ei ole seotud ühegi teise tunnuse olemasoluga. Sest näide , võib puuvilja pidada õunaks, kui see on punane, ümmargune ja umbes 3 tolli läbimõõduga.

Samuti, mis on eelnev tõenäosus naiivsete Bayesi puhul? Naiivne Bayes klassifikaator eeldab, et ennustaja (x) väärtuse mõju antud klassile (c) ei sõltu teiste ennustajate väärtustest. P(x|c) on tõenäosus, mis on tõenäosus ennustaja antud klassist. P(x) on eelnev tõenäosus ennustajast.

Samuti on vaja teada, mida tähendab naiivne Bayes?

A naiivne Bayes klassifikaator on algoritm, mis kasutab Bayes ' teoreem objektide klassifitseerimiseks. Naiivne Bayes klassifikaatorid eeldavad tugevat või naiivne , sõltumatus andmepunktide atribuutide vahel. Naiivne Bayes on tuntud ka kui lihtne Bayes või iseseisvus Bayes.

Miks kasutatakse naiivset Bayesi?

The Naiivne Bayes on klassifitseerimisalgoritm, mis sobib binaarseks ja mitmeklassiliseks klassifitseerimiseks. Naiivne Bayes toimib hästi kategooriliste sisendmuutujate puhul võrreldes numbriliste muutujatega. See on kasulik ajalooliste tulemuste põhjal prognooside tegemiseks ja andmete prognoosimiseks.

Soovitan: