Wat is een multinomiaal naïef Bayes-algoritme?
Wat is een multinomiaal naïef Bayes-algoritme?

Video: Wat is een multinomiaal naïef Bayes-algoritme?

Video: Wat is een multinomiaal naïef Bayes-algoritme?
Video: Machine Learning Tutorial Python - 15: Naive Bayes Classifier Algorithm Part 2 2024, December
Anonim

Toepassen Multinomiale naïeve Bayes naar NLP-problemen. Naïef Bayes-classificatiealgoritme is een familie van probabilistische algoritmen op basis van solliciteren Bayes ' stelling met de “ naief ” aanname van voorwaardelijke onafhankelijkheid tussen elk paar van een functie.

Weet ook, hoe multinomiale naïeve Bayes werkt?

De voorwaarde Multinomiale naïeve Bayes laat ons gewoon weten dat elke p(fi|c) a. is multinomiale distributie, in plaats van een andere distributie. Dit werken goed voor gegevens die gemakkelijk kunnen worden omgezet in tellingen, zoals het aantal woorden in tekst.

Evenzo, wat is Alpha in multinomiale naïeve Bayes? In Multinomiale naïeve Bayes , de alfa parameter is wat bekend staat als een hyperparameter; d.w.z. een parameter die de vorm van het model zelf bepaalt.

Je kunt je ook afvragen: wat is het nut van het naïeve Bayes-algoritme?

Naïeve Bayes gebruikt een vergelijkbare methode om de waarschijnlijkheid van verschillende klassen te voorspellen op basis van verschillende attributen. Dit algoritme is meestal gebruikt in tekstclassificatie en bij problemen met meerdere klassen.

Wat is Laplace smoothing in naïeve Bayes?

Een oplossing zou zijn: Laplace-afvlakking , wat een techniek is voor gladmaken categorische data. Een kleine steekproefcorrectie, of pseudo-telling, zal in elke waarschijnlijkheidsschatting worden opgenomen. dit is een manier om te regulariseren Naïeve Bayes , en wanneer de pseudo-telling nul is, wordt het genoemd Laplace-afvlakking.

Aanbevolen: