Hva er multinomial naiv Bayes-algoritme?
Hva er multinomial naiv Bayes-algoritme?

Video: Hva er multinomial naiv Bayes-algoritme?

Video: Hva er multinomial naiv Bayes-algoritme?
Video: #44 Naive Bayes Classifier With Example |ML| 2024, November
Anonim

Søker Multinomial naive Bayes til NLP-problemer. Naiv Bayes klassifiseringsalgoritme er en familie av sannsynlighet algoritmer basert på å søke Bayes ' teorem med naiv ” antakelse om betinget uavhengighet mellom hvert par av en funksjon.

Vet også, hvordan fungerer multinomial naive Bayes?

Begrepet Multinomial naive Bayes gir oss bare beskjed om at hver p(fi|c) er en multinomial distribusjon, i stedet for en annen distribusjon. Dette virker godt for data som enkelt kan gjøres om til tellinger, for eksempel antall ord i tekst.

På samme måte, hva er Alpha i multinomial naive Bayes? I Multinomial naive Bayes , den alfa parameter er det som er kjent som en hyperparameter; dvs. en parameter som styrer selve modellens form.

Man kan også spørre, hva er bruken av naiv Bayes-algoritme?

Naiv Bayes bruker en lignende metode for å forutsi sannsynligheten for ulik klasse basert på ulike attributter. Dette algoritme er det meste brukt i tekstklassifisering og med problemer med å ha flere klasser.

Hva er Laplace-utjevning i naive Bayes?

En løsning ville være Laplace utjevning , som er en teknikk for utjevning kategoriske data. En korreksjon av et lite utvalg, eller pseudo-telling, vil bli inkorporert i hvert sannsynlighetsestimat. dette er en måte å regularisere på Naiv Bayes , og når pseudo-tallet er null, kalles det Laplace utjevning.

Anbefalt: