რა არის მრავალწევრი გულუბრყვილო ბეიესის ალგორითმი?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

მიმართვა მრავალწევრი ნაივ ბეისი NLP პრობლემებისთვის. გულუბრყვილო ბეიზის კლასიფიკატორის ალგორითმი ალბათობის ოჯახია ალგორითმები განაცხადის საფუძველზე ბეისი "თეორემა" გულუბრყვილო ”პირობითი დამოუკიდებლობის დაშვება მახასიათებლის ყველა წყვილს შორის.

ასევე იცით, როგორ მუშაობს მრავალწევრი გულუბრყვილო ბეისი?

Ტერმინი მრავალწევრი ნაივ ბეისი უბრალოდ გვაცნობებს, რომ თითოეული p(fi|c) არის a მრავალწევრი განაწილება, ვიდრე სხვა განაწილება. ეს მუშაობს კარგია იმ მონაცემებისთვის, რომლებიც ადვილად გადაიქცევა რიცხვებად, მაგალითად, ტექსტში სიტყვების რაოდენობა.

ანალოგიურად, რა არის ალფა მრავალწევრიან გულუბრყვილო ბეიში? In მრავალწევრი ნაივ ბეისი , ალფა პარამეტრი არის ის, რაც ცნობილია როგორც ჰიპერპარამეტრი; ანუ პარამეტრი, რომელიც აკონტროლებს თავად მოდელის ფორმას.

შეიძლება ასევე იკითხოს, რა სარგებლობა აქვს ბეიზის გულუბრყვილო ალგორითმს?

Naive Bayes იყენებს მსგავსი მეთოდი სხვადასხვა კლასის ალბათობის პროგნოზირებისთვის სხვადასხვა ატრიბუტებზე დაყრდნობით. ეს ალგორითმი არის ძირითადად გამოყენებული ტექსტის კლასიფიკაციაში და მრავალი კლასის მქონე პრობლემებით.

რა არის ლაპლასის დაგლუვება გულუბრყვილო ბეისში?

გამოსავალი იქნებოდა ლაპლასის დაგლუვება , რომელიც არის ტექნიკა გლუვი კატეგორიული მონაცემები. მცირე ნიმუშის შესწორება, ან ფსევდო დათვლა, იქნება ჩართული ყველა ალბათობის შეფასებაში. ეს არის დარეგულირების გზა გულუბრყვილო ბეისი და როდესაც ფსევდო-თვლა ნულის ტოლია, მას უწოდებენ ლაპლასის დაგლუვება.