Публикации по теме 'naive-bayes-classifier'


Наивный байесовский алгоритм - Реализация с нуля на Python.
Никогда не говорите мне о шансах ... без предварительного установления байесовского приора. Вступление Наивный алгоритм Байеса - это контролируемый алгоритм классификации, основанный на теореме Байеса с сильной ( наивной ) независимостью между особенности. Теорема Байеса В теории вероятностей и статистике теорема Байеса описывает вероятность события, основанную на предварительном знании условий, которые могут быть связаны с событием - Источник: Википедия..
Классификация диабета с использованием наивного Байеса в Python
Наивный Байес - это алгоритм классификации, который использует теорему Байеса о вероятности для предсказания неизвестного класса. Он использует вероятность, чтобы решить, к какому классу принадлежит контрольная точка. Наивный Байес - чисто статистическая модель. Этот алгоритм называется наивным из-за предположения, что функции / атрибуты в наборах данных взаимно независимы. В этой статье мы будем использовать наивный байесовский классификатор, чтобы предсказать, есть ли у пациентов в..
Наивный алгоритм Байеса в машинном обучении
Алгоритмы машинного обучения произвели революцию в различных отраслях, предоставив компьютерным системам возможности интеллектуального принятия решений. Одним из таких алгоритмов, получившим значительную популярность, является алгоритм Наивного Байеса. Основанный на теореме Байеса, этот алгоритм оказался эффективным и точным во многих приложениях, от обнаружения спама в электронной почте до анализа настроений. Алгоритм Наивного Байеса — это вероятностный классификатор, который..
10 самых интересных фактов о наивном байесовском классификаторе.
Наивный байесовский классификатор предполагает, что функции независимы друг от друга. Наивный байесовский классификатор можно обучить быстрее по сравнению с другими алгоритмами классификации. Модель наивного байесовского классификатора может предсказывать быстрее по сравнению с другими алгоритмами классификации. Модель наивного байесовского классификатора может быть изменена с использованием новых обучающих данных без необходимости перестраивать модель. Модель наивного..
Неделя 5 - Выявление рака груди
Всем привет! Это наш пятый блог о нашем проекте курса машинного обучения по обнаружению рака груди. На прошлой неделе мы использовали алгоритм классификатора машины опорных векторов (SVM) в нашем наборе данных. На этой неделе мы будем использовать алгоритм Наивного Байеса. Прежде чем мы начнем, позвольте мне кратко объяснить алгоритм Наивного Байеса. Наивный байесовский Наивный алгоритм Байеса - это метод классификации, основанный на теореме Байеса с предположением независимости..
Анализ настроений с использованием наивной байесовской модели с нуля
Ниже приведено мое понимание реализации анализа настроений в наивной байесовской модели с нуля без использования каких-либо модулей Python, таких как Scikit-Learn, Tensor и Pytorch. Набор данных основан на валлийском языке, который был предоставлен профессором класса НЛП (обработка естественного языка), в котором я был зачислен. Введение Наивный байесовский классификатор — один из простых вероятностных классификаторов, используемых для обработки текста. Он основан на теореме..
Введение в наивные байесовские классификаторы - Машинное обучение 101
Основы: Допустим, кто-то подходит к вам и говорит: «Хочешь сыграть в игру? У меня в этой сумке либо футбольный мяч, либо баскетбольный мяч. У моего шара есть линии, пятиугольники, и он черный и белый. Можете сказать, какой у меня мяч? » Что бы вы ответили? Если бы вы сказали футбольный мяч, я бы не удивился. Давайте копнем немного глубже; Разберем наш подход. Чтобы прийти к ответу, мы используем вероятности (является ли объект футбольным или баскетбольным мячом),..