Çfarë është algoritmi shumënomial naiv Bayes?
Çfarë është algoritmi shumënomial naiv Bayes?

Video: Çfarë është algoritmi shumënomial naiv Bayes?

Video: Çfarë është algoritmi shumënomial naiv Bayes?
Video: CS50 2013 - Week 3, continued 2024, Mund
Anonim

Duke aplikuar Multinomial Naive Bayes te Problemet NLP. Algoritmi i Klasifikuesit Naive Bayes është një familje e probabilistëve algoritme në bazë të aplikimit Bayes "teorema me" naive ” supozimi i pavarësisë së kushtëzuar midis çdo çifti të një tipari.

Gjithashtu e dini, si funksionon Bayes naiv multinomial?

Termi Multinomial Naive Bayes thjesht na bën të ditur se çdo p(fi|c) është a shumënomiale shpërndarja, në vend të ndonjë shpërndarjeje tjetër. Kjo punon mirë për të dhënat që mund të shndërrohen lehtësisht në numërime, të tilla si numërimi i fjalëve në tekst.

Po kështu, çfarë është Alfa në Bayes naiv multinomial? Në Multinomial Naive Bayes , alfa parametri është ai që njihet si hiperparametër; dmth një parametër që kontrollon formën e vetë modelit.

Dikush mund të pyesë gjithashtu, cili është përdorimi i algoritmit naiv Bayes?

Naive Bayes përdor një metodë e ngjashme për të parashikuar probabilitetin e klasave të ndryshme bazuar në atribute të ndryshme. Kjo algoritmi është kryesisht të përdorura në klasifikimin e tekstit dhe me probleme që kanë klasa të shumta.

Çfarë është zbutja e Laplace në Bayes naive?

Një zgjidhje do të ishte Zbutja e Laplace , e cila është një teknikë për lëmimi të dhëna kategorike. Një korrigjim i mostrës së vogël, ose pseudo-numërim, do të përfshihet në çdo vlerësim probabiliteti. kjo është një mënyrë rregullimi Naive Bayes , dhe kur pseudo-numërimi është zero, quhet Zbutja e Laplace.

Recommended: