Статьи по теме naive-bayes

Публикации по теме 'naive-bayes'

Пошаговое машинное обучение: наивный байесовский подход

Наивный байесовский алгоритм — это алгоритм машинного обучения, основанный на теореме Байе, которую мы все изучали на уроках вероятности еще в школе. Итак, позвольте мне сначала напомнить вам, что это было. Но прежде чем мы перейдем к теореме, давайте сначала вернемся ко всем связанным понятиям: • Независимое событие — возникновение которого не зависит от любого другого события. • Зависимое событие — событие, вероятность возникновения которого изменяется в зависимости от..

Обнаружение спама и ветчины с использованием наивного Байеса

Бизнес-проблема В соответствии с ростом информационных технологий, обмен информацией и данными по электронной почте является основной ключевой внутренней информацией компании, чтобы поддерживать соблюдение закона о защите персональных данных и обеспечивать сохранение наших активов, у нас должна быть стратегия для поддержания. Основываясь на расследовании утечки данных Verizon, в среднем утечка стоит 3,93 миллиона долларов, и эти цифры зависят от размера компании. Бизнес-цель Мы все..

Неделя 4 — Отслеживание взгляда и предварительные знания

Привет всем, на этой неделе мы нашли хорошее применение нашему набору словесных представлений, объединив его с реализацией наивного Байеса, которую мы создали вручную специально для нашего проекта. Потому что вопрос нашего исследования звучит так: «Существует ли заметная связь между предшествующими знаниями и шаблоном чтения?» байесовская природа алгоритма хорошо подходит в том смысле, что алгоритм будет пытаться точно классифицировать представление набора слов для каждого эксперимента..

Наивный байесовский (NB) классификатор

Наивный байесовский классификатор - это контролируемый алгоритм машинного обучения (набор данных, который был помечен), основанный на популярной теореме Байеса о вероятности. Наивный байесовский классификатор используется как для двоичных, так и для многоклассовых задач классификации, особенно в области документов классификация, в основном там, где вводится текст (чтобы классифицировать отзывы как положительные или отрицательные на основе введенного текста). Содержание: 1. Необходимое..

Обзор наивного байесовского алгоритма

Наивные байесовские классификаторы — это линейные классификаторы, основанные на теореме Байеса. Создана вероятностная модель. Он вычисляет условную вероятность или вероятность того, что что-то произойдет, если другое событие уже произошло. Например, использование в сообщении таких фраз, как «приз», делает его вероятным спамом. Представление о том, что функции в наборе данных независимы друг от друга, является причиной, по которой его называют наивным. Хотя предположение о..

Наивный Байес в машинном обучении

Алгоритм наивного Байеса — это алгоритм машинного обучения для задач классификации. Наивную байесовскую модель легко построить, и она особенно полезна для очень больших наборов данных. Это вероятностный классификатор. Алгоритм наивного Байеса называется «наивным», потому что он предполагает, что появление одного признака не зависит от появления других признаков. Например, фрукт можно считать яблоком, если он красный, круглый и имеет диаметр около 3 дюймов. Даже если эти признаки зависят..

Классификация текста с использованием наивного Байеса: теория и рабочий пример

"Начиная" Классификация текста с использованием наивного Байеса: теория и рабочий пример В этой статье я объясняю, как работает наивный байесовский метод, и поэтапно реализую задачу классификации текста на несколько классов на Python. Оглавление Введение Наивный алгоритм Байеса Работа с текстовыми данными Рабочий пример на Python (пошаговое руководство) Бонус: весело провести время с моделью Выводы 1. Введение Наивные байесовские классификаторы - это набор..