Ano ang multinomial naive na Bayes algorithm?
Ano ang multinomial naive na Bayes algorithm?

Video: Ano ang multinomial naive na Bayes algorithm?

Video: Ano ang multinomial naive na Bayes algorithm?
Video: Naive Bayes, Clearly Explained!!! 2024, Disyembre
Anonim

Nag-aaplay Multinomial Naive Bayes sa mga Problema sa NLP. Algorithm ng Naive Bayes Classifier ay isang pamilya ng probabilistiko mga algorithm batay sa pag-aaplay Bayes ' teorama na may walang muwang ” pagpapalagay ng kondisyonal na kalayaan sa pagitan ng bawat pares ng isang tampok.

Alamin din, paano gumagana ang multinomial naive Bayes?

Ang termino Multinomial Naive Bayes ipinapaalam lamang sa amin na ang bawat p(fi|c) ay a multinomial pamamahagi, sa halip na iba pang pamamahagi. Ito gumagana para sa data na madaling gawing bilang, tulad ng mga bilang ng salita sa teksto.

Gayundin, ano ang Alpha sa multinomial naive Bayes? Sa Multinomial Naive Bayes , ang alpha ang parameter ay tinatawag na hyperparameter; i.e. isang parameter na kumokontrol sa mismong anyo ng modelo.

Maaaring magtanong din, ano ang gamit ng naive Bayes algorithm?

Gumagamit ng Naive Bayes isang katulad na paraan upang mahulaan ang posibilidad ng iba't ibang klase batay sa iba't ibang katangian. Ito algorithm ay karamihan ginamit sa pag-uuri ng teksto at sa mga problema sa pagkakaroon ng maraming klase.

Ano ang Laplace smoothing sa walang muwang na Bayes?

Ang isang solusyon ay magiging Pagpapakinis ng Laplace , na isang pamamaraan para sa pagpapakinis pangkategoryang datos. Ang isang maliit na sample na pagwawasto, o pseudo-count, ay isasama sa bawat pagtatantya ng posibilidad. ito ay isang paraan ng regularisasyon Naive Bayes , at kapag ang pseudo-count ay zero, ito ay tinatawag Pagpapakinis ng Laplace.

Inirerekumendang: