Что такое наивная байесовская классификация? Как это реализовать на Python? Наивная байесовская классификация Алгоритм наивной байесовской классификации является одним из наиболее часто используемых алгоритмов машинного обучения с учителем для задач классификации. Он основан на теореме Байеса о вероятности. Наивный байесовский классификатор называется наивным, потому что он рассматривает каждую входную переменную как независимое событие ( Где результат одного события не..

Теорема Байеса, лучшим переформулированием может быть что-то вроде теоремы о доказательствах или теоремы о доверии. На самом деле речь идет о том, насколько мы можем верить поступающим доказательствам, или это формулировка, которая описывает, насколько хорошо мы можем им доверять. Например, просто представьте, что вы слышите, как из гаража шумит автомобильная сигнализация, но вы даже не смотрите на нее, так как это случалось много раз назад — может быть, потому что ваши дети ударили машину,..

В этой статье я объясню основы алгоритма наивного Байеса. Что такое Наивный алгоритм Байеса? Наивный Байес — это метод статистической классификации, основанный на теореме Байеса. Классификатор NB — это быстрый, точный и надежный алгоритм. Наивный байесовский классификатор обладает высокой точностью и скоростью работы с большими наборами данных. Наивный байесовский классификатор предполагает, что влияние определенных признаков в классе не зависит от других признаков. Например,..

Подробное объяснение семейства классификаторов Naive Bayes, включая пример текстовой классификации в Python. Наивные байесовские классификаторы — это семейство вероятностных классификаторов, основанных на применении теоремы Байеса с наивным предположением о независимости между признаками. Эти классификаторы чрезвычайно быстры как в обучении, так и в прогнозировании, а также хорошо масштабируются и интерпретируются. Несмотря на их чрезмерно упрощенные предположения, они часто хорошо..

Переход от PDF-файлов к дискретным значениям Ранее я писал о Байесовском выводе в 1760 году , где я смотрел на распределения Бернулли и бета-версии. Но вам не нужно использовать функцию плотности вероятности, теорема Байеса также работает с дискретными значениями. Давайте посмотрим на выявление болезней среди населения. Возьмем заболевание, которое встречается у 1% населения, для которого у вас есть тест с точностью 99%: True Positive (TP): 99% Correctly detects disease False..