Публикации по теме 'naive-bayes-classifier'
Учимся предсказывать тональность твитов с помощью MultinomialNB
Анализ настроений на основе болтовни в сети уже некоторое время является одним из главных в списках всех брендов. На рынке доступно множество инструментов, которые могут сделать это за вас. Настолько, что к 2023 году ожидается, что объем рынка Global Sentiment Analytics составит около 6 миллиардов долларов ».
В этой статье делается попытка раскрыть основную проблему, что именно она означает с точки зрения машинного обучения и, наконец, рабочей модели с использованием #Python для..
Угадай континент - наивный байесовский классификатор с помощью Scikit-Learn
Последние две недели я изучал и вел блог о теореме Байеса и наивных байесовских классификаторах . На этой неделе я проверил знания и построил классификатор, который пытается предсказать континент, на котором находится страна, на основе числовых данных из The Word Factbook.
Наивные байесовские классификаторы работают, присваивая вероятность наблюдению с учетом априорной вероятности того, что это наблюдение произойдет. Сначала вы сегментируете данные по целевой переменной y ,..
Наивный алгоритм Байя
Здравствуйте, читатели! В этом блоге рассказывается об алгоритме машинного обучения под названием Naive Byes. Мы углубимся в основные концепции Naive byes и поймем, как это работает. Этот алгоритм машинного обучения учитывает некоторые из основных принципов вероятности для прогнозирования.
Основные термины
Прежде чем перейти к алгоритму наивного прощания, давайте сначала разберемся в некоторых терминах, связанных с вероятностью. Для этого рассмотрим пример колоды карт, в которой 52..
[JustForFunML] Байесовский классификатор и KNN
Привет народ! Я просто придумал другое название тега «JustForFun» + «ML». Итак, под тегом я постараюсь кратко объяснить и представить важные концепции машинного обучения.
Шаг 1. Основа
Для начала, давайте сделаем некоторую основу. В целом машинное обучение можно разделить на три части: 1) обучение с учителем 2) обучение без учителя 3) обучение с подкреплением.
Обучение с учителем Мы хотим оценить функцию, которая отображает входные данные x в выходные данные y. Неконтролируемое..
Машинное обучение-2
Машинное обучение-2
Алгоритмы классификации
В этом блоге я объясняю некоторые алгоритмы классификации, что такое классификация. Определение классификации - это отнесение чего-либо или кого-либо к определенной группе или системе на основе определенных характеристик. или Проблемы классификации обычно имеют категориальный вывод, такой как «да» или «нет», «1» или «0», «верно» или «ложь».
Машина опорных векторов K-ближайший сосед Логистический классификатор Наивный..
Наивная предвзятость
Применение Наивного Байеса — фильтрация спама Наивные байесовские классификаторы работают, сопоставляя использование токенов (обычно слов или иногда других вещей) со спамом и не спамом в электронных письмах, а затем используя теорему Байеса для расчета вероятности того, что электронное письмо является или не является спамом. Пример: Машина подсчитывает количество упоминаний «Виагры» в спаме и обычной электронной почте, а затем умножает вероятности с помощью уравнения Байеса и суммирует..
Наивные байесовские классификаторы
В этой статье обсуждается теория, лежащая в основе наивных байесовских классификаторов, и их реализация.
Наивные классификаторы Байеса - это набор алгоритмов классификации, основанных на теореме Байеса . Это не единый алгоритм, а семейство алгоритмов, в которых все они разделяют общий принцип, то есть каждая пара классифицируемых признаков не зависит друг от друга.
Для начала рассмотрим набор данных.
Рассмотрим вымышленный набор данных, который описывает погодные условия для игры в..
