Co je multinomiální naivní Bayesův algoritmus?
Co je multinomiální naivní Bayesův algoritmus?

Video: Co je multinomiální naivní Bayesův algoritmus?

Video: Co je multinomiální naivní Bayesův algoritmus?
Video: Naive Bayes, Clearly Explained!!! 2024, Prosinec
Anonim

Uplatňuje se Multinomický naivní Bayes k problémům NLP. Naivní Bayesův klasifikátorový algoritmus je rodina pravděpodobnostních algoritmy na základě žádosti Bayes ' věta s „ naivní ” předpoklad podmíněné nezávislosti mezi každým párem prvku.

Víte také, jak funguje multinomiální naivní Bayes?

Termín Multinomický naivní Bayes jednoduše nám dává vědět, že každé p(fi|c) je a multinomický distribuci, spíše než nějakou jinou distribuci. Tento funguje dobře pro data, která lze snadno převést na počty, jako jsou počty slov v textu.

Stejně tak, co je Alpha v multinomiální naivní Bayes? v Multinomický naivní Bayes , alfa parametr je to, co je známé jako hyperparametr; tj. parametr, který řídí podobu samotného modelu.

Někdo se také může ptát, k čemu slouží naivní Bayesův algoritmus?

Naivní Bayes používá podobná metoda k předpovědi pravděpodobnosti různých tříd na základě různých atributů. Tento algoritmus je většinou použitý v klasifikaci textu a s problémy s více třídami.

Co je Laplaceovo vyhlazování v naivních Bayes?

Řešením by bylo Laplaceovo vyhlazování , což je technika pro vyhlazování kategorické údaje. Do každého odhadu pravděpodobnosti bude zahrnuta korekce malého vzorku nebo pseudopočet. toto je způsob regularizace Naivní Bayes , a když je pseudopočet nula, zavolá se Laplaceovo vyhlazování.

Doporučuje: