Mikä on moninominen naiivi Bayes-algoritmi?
Mikä on moninominen naiivi Bayes-algoritmi?

Video: Mikä on moninominen naiivi Bayes-algoritmi?

Video: Mikä on moninominen naiivi Bayes-algoritmi?
Video: Компьютерная лингвистика, Лукас Фрейтас 2024, Marraskuu
Anonim

Hakeminen Multinomi Naive Bayes NLP-ongelmiin. Naiivi Bayesin luokittelualgoritmi on todennäköisyyslaskennan perhe algoritmeja hakemisen perusteella Bayes ' lause naiivi ” oletus jokaisen piirreparin ehdollisesta riippumattomuudesta.

Tiedä myös, kuinka moninominen naiivi Bayes toimii?

Termi Multinomi Naive Bayes yksinkertaisesti ilmoittaa meille, että jokainen p(fi|c) on a moninomi jakelun sijaan jonkin muun jakelun. Tämä toimii hyvin tiedoille, jotka voidaan helposti muuttaa laskelmiksi, kuten tekstin sanamäärät.

Samoin mikä on Alpha moninomisessa naiiveissa Bayesissä? Sisään Multinomi Naive Bayes , alfa parametri on niin kutsuttu hyperparametri; eli parametri, joka ohjaa itse mallin muotoa.

Voidaan myös kysyä, mitä hyötyä on naiivista Bayes-algoritmista?

Naiivi Bayes käyttää samanlainen menetelmä eri luokkien todennäköisyyden ennustamiseen eri attribuuttien perusteella. Tämä algoritmi on enimmäkseen käytetty tekstin luokittelussa ja useiden luokkien ongelmissa.

Mitä on Laplace-tasoitus naivisissa Bayesissä?

Ratkaisu olisi Laplace-tasoitus , joka on tekniikka tasoitus kategorinen data. Pienen otoksen korjaus tai pseudolaskenta sisällytetään jokaiseen todennäköisyysarvioon. tämä on tapa laillistaa Naiivi Bayes , ja kun pseudoluku on nolla, sitä kutsutaan Laplace-tasoitus.

Suositeltava: