Hvad er multinomial naiv Bayes-algoritme?
Hvad er multinomial naiv Bayes-algoritme?

Video: Hvad er multinomial naiv Bayes-algoritme?

Video: Hvad er multinomial naiv Bayes-algoritme?
Video: Introduction to the Multinomial Distribution 2024, November
Anonim

Ansøger Multinomial Naive Bayes til NLP-problemer. Naiv Bayes klassificeringsalgoritme er en familie af probabilistiske algoritmer baseret på ansøgning Bayes ' sætning med naiv ” antagelse om betinget uafhængighed mellem hvert par af en funktion.

Ved også, hvordan fungerer multinomial naive Bayes?

Begrebet Multinomial Naive Bayes lader os blot vide, at hver p(fi|c) er en multinomial distribution i stedet for en anden distribution. Det her arbejder godt for data, der nemt kan omdannes til tællinger, såsom ordtællinger i tekst.

Ligeledes, hvad er Alpha i multinomial naive Bayes? I Multinomial Naive Bayes , det alfa parameter er det, der er kendt som en hyperparameter; altså en parameter, der styrer selve modellens form.

Man kan også spørge, hvad er brugen af naiv Bayes-algoritme?

Naiv Bayes bruger en lignende metode til at forudsige sandsynligheden for forskellige klasse baseret på forskellige attributter. Det her algoritme er det meste Brugt i tekstklassificering og med problemer med at have flere klasser.

Hvad er Laplace-udjævning i naive Bayes?

En løsning ville være Laplace udjævning , som er en teknik til udjævning kategoriske data. En korrektion med lille stikprøve eller pseudo-tælling vil blive inkorporeret i hvert sandsynlighedsestimat. dette er en måde at regularisere på Naiv Bayes , og når pseudo-tallet er nul, kaldes det Laplace udjævning.

Anbefalede: