Значение вероятности в алгоритмах машинного обучения (ML) и обработки естественного языка (NLP) невозможно переоценить. Эти алгоритмы зависят от вероятностных моделей для прогнозирования и принятия решений на основе входных данных. В НЛП вероятности используются для языкового моделирования, оценки вероятности предложения или последовательности слов и генерации текста. Однако иногда эти вероятности могут быть нулевыми, что потенциально снижает производительность модели. К счастью,..

В этой статье мы изучим метод классификации на основе вероятностей, называемый Наивным Байесом. В этом блоге мы рассмотрим следующие темы: Что такое Наивный Байес? Математика алгоритма наивного Байеса Наивный байесовский пример Наивный байесовский анализ текстовых данных и сглаживание по Лапласу Наивный Байес для данных большой размерности Компромисс между дисперсией Байса, важность признаков и интерпретация наивного байесовского метода Типы наивных байесовских классификаторов..

Решение проблемы нулевой вероятности в наивном байесовском алгоритме Наивный байесовский классификатор - это вероятностный классификатор, основанный на теореме Байеса, который используется для задач классификации. Он достаточно хорошо работает с задачами классификации текста, такими как фильтрация спама и классификация отзывов как положительных или отрицательных. Поначалу алгоритм кажется идеальным, но фундаментальное представление наивного Байеса может создать некоторые проблемы в..