Какво е мултиномиален наивен алгоритъм на Байес?
Какво е мултиномиален наивен алгоритъм на Байес?

Видео: Какво е мултиномиален наивен алгоритъм на Байес?

Видео: Какво е мултиномиален наивен алгоритъм на Байес?
Видео: Урок 47. Теорема Байеса | Условная вероятность — машинное обучение 2024, Ноември
Anonim

Прилагане Многономен наивен Байес към НЛП проблеми. Наивен алгоритъм за класификатор на Байес е семейство от вероятностни алгоритми въз основа на кандидатстване Байес теорема с наивен ” допускане за условна независимост между всяка двойка признак.

Знайте също, как работи многономен наивен Bayes?

Терминът Многономен наивен Байес просто ни позволява да знаем, че всяко p(fi|c) е a многономен дистрибуция, а не някаква друга дистрибуция. Това върши работа добре за данни, които лесно могат да бъдат превърнати в брои, като броя на думите в текст.

По същия начин, какво е Алфа в многономен наивен Байес? В Многономен наивен Байес , на алфа параметър е това, което е известно като хиперпараметър; параметър, който контролира формата на самия модел.

Може да се запитаме и каква е ползата от наивния байесов алгоритъм?

Наивни употреби на Байес подобен метод за прогнозиране на вероятността за различен клас въз основа на различни атрибути. Това алгоритъм е най-вече използван в класификация на текст и с проблеми с множество класове.

Какво е изглаждането на Лаплас в наивния Байес?

Решение би било Изглаждане на Лаплас , което е техника за изглаждане категорични данни. Корекция на малка извадка или псевдоброй ще бъде включена във всяка оценка на вероятността. това е начин за регулиране Наивен Байес , а когато псевдоброят е нула, се извиква Изглаждане на Лаплас.

Препоръчано: