Vad är multinomial naiv Bayes-algoritm?
Vad är multinomial naiv Bayes-algoritm?

Video: Vad är multinomial naiv Bayes-algoritm?

Video: Vad är multinomial naiv Bayes-algoritm?
Video: Bayes' Theorem - The Simplest Case 2024, November
Anonim

Ansöker Multinomial Naiva Bayes till NLP-problem. Naiv Bayes Classifier Algorithm är en familj av probabilistiska algoritmer baserat på att ansöka Bayes ' sats med naiv ” antagande om villkorligt oberoende mellan varje par av en funktion.

Vet också, hur fungerar multinomial naiva Bayes?

Termen Multinomial Naiva Bayes låter oss helt enkelt veta att varje p(fi|c) är a multinomial distribution, snarare än någon annan distribution. Detta Arbetar bra för data som enkelt kan omvandlas till räkningar, såsom antal ord i text.

Likaså, vad är Alpha i multinomial naiva Bayes? I Multinomial Naiva Bayes , den alfa parameter är vad som kallas en hyperparameter; dvs en parameter som styr själva modellens form.

Man kan också fråga sig, vad är användningen av naiv Bayes-algoritm?

Naiva Bayes använder en liknande metod för att förutsäga sannolikheten för olika klasser baserat på olika attribut. Detta algoritm är det mesta Begagnade i textklassificering och med problem att ha flera klasser.

Vad är Laplace-utjämning i naiva Bayes?

En lösning skulle vara Laplace utjämning , vilket är en teknik för glättning kategoriska data. En korrigering med litet urval, eller pseudo-antal, kommer att inkluderas i varje sannolikhetsuppskattning. detta är ett sätt att reglera Naiv Bayes , och när pseudoräkningen är noll anropas den Laplace utjämning.

Rekommenderad: