Thuật toán Bayes ngây thơ đa thức là gì?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Đang áp dụng Đa thức Naive Bayes đối với Vấn đề NLP. Thuật toán phân loại Naive Bayes là một gia đình của xác suất thuật toán dựa trên việc áp dụng Bayes 'định lý với ngây thơ ”Giả định về sự độc lập có điều kiện giữa mọi cặp đối tượng.

Cũng biết, Bayes ngây thơ đa thức hoạt động như thế nào?

Thời hạn Đa thức Naive Bayes chỉ đơn giản là cho chúng ta biết rằng mỗi p (fi | c) là một đa thức phân phối, chứ không phải là một số phân phối khác. Cái này làm tốt cho dữ liệu có thể dễ dàng chuyển thành số đếm, chẳng hạn như số lượng từ trong văn bản.

Tương tự, Alpha trong Bayes ngây thơ đa thức là gì? Trong Đa thức Naive Bayes , NS alpha tham số là những gì được gọi là một siêu tham số; tức là một tham số kiểm soát hình thức của chính mô hình.

Người ta cũng có thể hỏi, việc sử dụng thuật toán Bayes ngây thơ là gì?

Naive Bayes sử dụng một phương pháp tương tự để dự đoán xác suất của các lớp khác nhau dựa trên các thuộc tính khác nhau. Cái này thuật toán hầu hết là đã sử dụng trong phân loại văn bản và với các vấn đề có nhiều lớp.

Làm mịn Laplace trong Bayes ngây thơ là gì?

Một giải pháp sẽ là Làm mịn laplace , đó là một kỹ thuật cho làm mịn dữ liệu phân loại. Một hiệu chỉnh mẫu nhỏ, hoặc đếm giả, sẽ được kết hợp trong mọi ước tính xác suất. đây là một cách để điều chỉnh Naive Bayes và khi tổng số giả bằng 0, nó được gọi là Làm mịn laplace.