Što je multinomski naivni Bayesov algoritam?
Što je multinomski naivni Bayesov algoritam?

Video: Što je multinomski naivni Bayesov algoritam?

Video: Što je multinomski naivni Bayesov algoritam?
Video: Компьютерная лингвистика, Лукас Фрейтас 2024, Studeni
Anonim

Primjena Multinomski naivni Bayes na NLP probleme. Naivni algoritam Bayesovog klasifikatora je obitelj vjerojatnosti algoritmi na temelju prijave Bayes ' teorem sa naivno ” pretpostavka uvjetne neovisnosti između svakog para obilježja.

Također znate, kako funkcionira multinomski naivni Bayes?

Uvjet Multinomski naivni Bayes jednostavno nam daje do znanja da je svaki p(fi|c) a višenomski distribucija, a ne neka druga distribucija. Ovaj djela dobro za podatke koji se lako mogu pretvoriti u zbrojeve, kao što je broj riječi u tekstu.

Isto tako, što je Alfa u multinomskom naivnom Bayesu? U Multinomski naivni Bayes , the alfa parametar je ono što je poznato kao hiperparametar; tj. parametar koji kontrolira formu samog modela.

Netko se također može zapitati, čemu služi naivni Bayesov algoritam?

Naivna Bayesova upotreba slična metoda za predviđanje vjerojatnosti različite klase na temelju različitih atributa. Ovaj algoritam je uglavnom korišteni u klasifikaciji teksta i s problemima s više klasa.

Što je Laplace zaglađivanje u naivnom Bayesu?

Rješenje bi bilo Laplaceovo zaglađivanje , što je tehnika za zaglađivanje kategoričke podatke. Ispravak malog uzorka, ili pseudo-broj, bit će uključen u svaku procjenu vjerojatnosti. ovo je način reguliranja Naivni Bayes , a kada je pseudo-broj nula, poziva se Laplaceovo zaglađivanje.

Preporučeni: