¿Qué es el algoritmo de Bayes ingenuo multinomial?
¿Qué es el algoritmo de Bayes ingenuo multinomial?

Video: ¿Qué es el algoritmo de Bayes ingenuo multinomial?

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Video: Teorema de Bayes y clasificador de Bayes ingenuo 2024, Noviembre
Anonim

Aplicando Bayes ingenuo multinomial a problemas de PNL. Algoritmo clasificador ingenuo de Bayes es una familia de probabilisticas algoritmos basado en aplicar Bayes 'teorema con el ingenuo ”Supuesto de independencia condicional entre cada par de una característica.

También sepa, ¿cómo funciona Bayes ingenuo multinomial?

El término Bayes ingenuo multinomial simplemente nos permite saber que cada p (fi | c) es un multinomial distribución, en lugar de alguna otra distribución. Esta obras bien para los datos que se pueden convertir fácilmente en recuentos, como el recuento de palabras en el texto.

Asimismo, ¿qué es Alpha en Bayes ingenuo multinomial? En Bayes ingenuo multinomial , los alfa parámetro es lo que se conoce como hiperparámetro; es decir, un parámetro que controla la forma del modelo en sí.

Uno también puede preguntarse, ¿cuál es el uso del algoritmo ingenuo de Bayes?

Usos ingenuos de Bayes un método similar para predecir la probabilidad de diferentes clases en función de varios atributos. Esta algoritmo es en su mayoría usó en la clasificación de textos y con problemas de clases múltiples.

¿Qué es el suavizado de Laplace en Bayes ingenuo?

Una solucion seria Alisado de Laplace , que es una técnica para suavizado datos categóricos. En cada estimación de probabilidad se incorporará una corrección de muestra pequeña, o pseudocontento. esta es una forma de regularizar Bayes ingenuo , y cuando el pseudocontento es cero, se llama Alisado de Laplace.

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