Wat is multinomiale naïewe Bayes-algoritme?
Wat is multinomiale naïewe Bayes-algoritme?

Video: Wat is multinomiale naïewe Bayes-algoritme?

Video: Wat is multinomiale naïewe Bayes-algoritme?
Video: #44 Naive Bayes Classifier With Example |ML| 2024, Mei
Anonim

Aansoek doen Multinomiale Naïewe Bayes tot NLP-probleme. Naïewe Bayes-klassifiseerder-algoritme is 'n familie van waarskynlikheid algoritmes gebaseer op aansoek Bayes ' stelling met die naïef ” aanname van voorwaardelike onafhanklikheid tussen elke paar van 'n kenmerk.

Weet ook, hoe werk multinomiale naïewe Bayes?

Die term Multinomiale Naïewe Bayes laat ons eenvoudig weet dat elke p(fi|c) a is multinoom verspreiding, eerder as 'n ander verspreiding. Hierdie werk goed vir data wat maklik in tellings omskep kan word, soos woordtellings in teks.

Net so, wat is Alpha in multinomiale naïewe Bayes? In Multinomiale Naïewe Bayes , die alfa parameter is wat bekend staan as 'n hiperparameter; dit wil sê 'n parameter wat die vorm van die model self beheer.

Mens kan ook vra, wat is die nut van naïewe Bayes-algoritme?

Naïef Bayes gebruik 'n soortgelyke metode om die waarskynlikheid van verskillende klasse op grond van verskeie eienskappe te voorspel. Hierdie algoritme is meestal gebruik word in teksklassifikasie en met probleme met veelvuldige klasse.

Wat maak Laplace glad in naïewe Bayes?

'n Oplossing sou wees Laplace gladmaak , wat 'n tegniek vir gladmaak kategoriese data. 'n Klein-steekproef regstelling, of pseudo-telling, sal in elke waarskynlikheid skatting ingesluit word. dit is 'n manier om te reguleer Naïef Bayes , en wanneer die pseudo-telling nul is, word dit genoem Laplace gladmaak.

Aanbeveel: