Публикации по теме 'naive-bayes-classifier'
Алгоритм наивного байесовского классификатора
Вы когда-нибудь задумывались, как ваш провайдер электронной почты реализует фильтрацию спама? Или как новостные онлайн-каналы выполняют классификацию текста новостей? Или как компании проводят анализ настроений своей аудитории в социальных сетях?
С помощью алгоритма машинного обучения, который называется Наивный байесовский классификатор , вы можете делать все это.
Наивный байесовский классификатор работает по принципу условной вероятности в соответствии с теоремой Байеса...
Naive Bayes Unleashed: полное руководство по вероятностному машинному обучению
Введение
Машинное обучение — это основа современных приложений искусственного интеллекта. Он предлагает множество алгоритмов, предназначенных для решения различных задач, от простой регрессии до сложного глубокого обучения. Среди этих алгоритмов один сохранил свое значение благодаря своей простоте, эффективности и универсальности — Наивный Байес. Цель этого подробного руководства — подробно объяснить алгоритм наивного Байеса, принципы его работы, типы и приложения в различных..
Наивный байесовский классификатор:
Наивный байесовский классификатор — это вероятностный алгоритм, используемый в машинном обучении для задач классификации. Он основан на теореме Байеса, которая описывает вероятность гипотезы при наличии доказательств. Наивный Байес предполагает, что функции набора данных независимы друг от друга, отсюда и название «наивный».
В наивном байесовском классификаторе мы начинаем с вычисления априорной вероятности каждого класса (т. е. вероятности появления каждого класса в наборе данных)...
От нуля до героя: аддитивное сглаживание Лапласа для наивного байесовского классификатора.
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,..
Преимущества и недостатки наивного байесовского классификатора.
Это известный вопрос на собеседовании для каждого претендента на науку о данных. Итак, в этой статье мы обсудим преимущества и недостатки наивного байесовского классификатора.
Преимущества:
Это просто и легко реализовать. Вычислительно быстрый и способный делать прогнозы в реальном времени. Высокая масштабируемость с любым количеством функций и точек данных.
Недостатки:
Обрабатывает все функции независимо, что невозможно в реальной жизни. Например. в..
Гауссовский наивный байесовский классификатор в C++
Цель
Создать классификатор с нуля на C++ на основе теоремы Байеса об условной вероятности без использования внешних сторонних библиотек, таких как Eigen! Просто чистое и веселое программирование с нуля.
Введение
Gaussian Naive Bayes (GNB) — это вероятностный метод определения результата с использованием условной вероятности . Как следует из названия, это Наивный , потому что он делает сильное предположение, что все признаки независимы друг от друга и имеют вероятность,..
Урок 24 — Введение в наивный байесовский подход (интуиция)
В этом уроке мы познакомимся с алгоритмом Наивного Байеса, популярным и простым вероятностным классификатором, используемым в машинном обучении. Мы сосредоточимся на построении интуиции вокруг этой концепции и на том, почему она называется «наивной».
Наивный байесовский алгоритм — это алгоритм классификации, основанный на применении теоремы Байеса с сильным предположением о независимости между признаками. Несмотря на свою простоту, Наивный Байес может быть удивительно эффективным для..
