Публикации по теме 'naive-bayes'
Понимание алгоритма наивно-байесовского классификатора
Объяснение вероятностных алгоритмов классификации, основанных на теореме Байеса.
Теорема Байеса
Прежде чем перейти к теореме Байеса, давайте сначала обсудим условную вероятность , лежащую в основе теоремы Байеса. Представьте, что вы выбираете карту из колоды (1 колода равна 52 картам, исключая карту Джокера). Давайте определим X и его вероятность P(X) как событие и вероятность того, что червовая карта будет выбрана из всей колоды соответственно. а Y|X и P(Y|X) определяют как..
Демонстрация контролируемого алгоритма машинного обучения: наивный байесовский алгоритм
Наивный байесовский алгоритм — это алгоритм машинного обучения, который обычно используется для задач классификации. Он основан на математической теореме, называемой теоремой Байеса, названной в честь математика 18-го века Томаса Байеса. Эта теорема дает способ обновить вероятности или убеждения на основе новых данных.
Цель Наивного Байеса — определить вероятность или вероятность того, что точка данных принадлежит к определенной категории или классу. Он работает, рассматривая..
Как обрабатывать выбросы в наивном байесовском методе
Выбросы в данных оказывают огромное влияние. В некоторых случаях мы игнорируем точки данных, которые являются выбросами, или иногда мы работаем с теми, которые конкретно зависят от области, в которой вы работаете.
Вот интересная вещь, которой я собираюсь поделиться здесь, что вы будете делать, если столкнетесь с выбросами (точками данных) в своем наборе данных.
Давайте рассмотрим пример проблемы классификации текста. Предположим, у вас есть набор слов в наборе обучающих данных, а точка..
Сквозное наивное байесовское моделирование
В нашей серии статей , посвященной подробной информации о моделях машинного обучения, мы уже рассмотрели базовые и теоретические части наивных байесовских алгоритмов. В обзоре мы можем сказать, что идея наивного Байеса состоит в том, чтобы применить теорему Байеса с наивным предположением о независимости между функциями. Это простой, но эффективный вероятностный классификатор, который обычно используется в машинном обучении для задач классификации.
Несмотря на «наивное»..
Понимание алгоритма наивного Байеса: мощный инструмент для классификации
В области машинного обучения классификация является фундаментальной задачей, которая включает в себя распределение данных по заранее определенным классам или категориям. Одним из популярных и эффективных алгоритмов классификации является алгоритм наивного Байеса. Несмотря на свою простоту, Наивный Байес широко используется в различных областях, от фильтрации спама до анализа настроений. В этой статье мы углубимся в алгоритм наивного Байеса, изучая его принципы, преимущества и реальные..
Наука о данных
Часть первая: Исследование классификации результатов футбольных матчей
Я хотел провести небольшое исследование прогнозов с использованием модели категоризации, чтобы понять, может ли машина научиться аппроксимировать результаты так же, как это может сделать человек. Поэтому для этого эксперимента я решил использовать матчи Английской футбольной премьер-лиги в качестве примера и небольшой набор данных, который я создал из легкодоступных общедоступных данных.
Данные в наборе данных..
Пошаговое руководство по реализации наивного байесовского метода в R
Машинное обучение стало самым востребованным навыком на рынке. Очень важно знать различные алгоритмы машинного обучения и то, как они работают. В этой статье о наивном байесовском методе R я хочу помочь вам узнать, как работает наивный байесовский алгоритм и как его можно реализовать с помощью языка R.
В этой статье рассматриваются следующие темы:
Что такое наивный Байес? Математика наивного Байеса Теорема Байеса для наивного алгоритма Байеса Как работает наивный байесовский..
