Video: Was ist ein multinomialer naiver Bayes-Algorithmus?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Bewirbt sich Multinomial Naive Bayes zu NLP-Problemen. Naive Bayes-Klassifikator-Algorithmus ist eine Familie von Wahrscheinlichkeitsrechnungen Algorithmen basierend auf der Bewerbung Bayes 'Theorem mit der ' naiv ” Annahme der bedingten Unabhängigkeit zwischen jedem Paar eines Merkmals.
Wissen Sie auch, wie multinomial naiv Bayes funktioniert?
Der Begriff Multinomial Naive Bayes lässt uns einfach wissen, dass jedes p(fi|c) a multinomial Verteilung und nicht eine andere Verteilung. Dies funktioniert gut für Daten, die leicht in Zählwerte umgewandelt werden können, z. B. Wortzählungen in Texten.
Ebenso, was ist Alpha in multinomial naiven Bayes? In Multinomial Naive Bayes , das Alpha Parameter ist ein sogenannter Hyperparameter; d.h. ein Parameter, der die Form des Modells selbst steuert.
Man kann sich auch fragen, was der naive Bayes-Algorithmus nützt?
Naive Bayes verwendet eine ähnliche Methode, um die Wahrscheinlichkeit verschiedener Klassen basierend auf verschiedenen Attributen vorherzusagen. Dies Algorithmus ist meistens Gebraucht bei der Textklassifizierung und bei Problemen mit mehreren Klassen.
Was ist Laplace-Glättung bei naiven Bayes?
Eine Lösung wäre Laplace-Glättung , das ist eine Technik für Glätten kategoriale Daten. Eine kleine Stichprobenkorrektur oder Pseudozählung wird in jede Wahrscheinlichkeitsschätzung aufgenommen. das ist eine Möglichkeit zur Regularisierung Naive Bayes , und wenn der Pseudozähler null ist, heißt er Laplace-Glättung.
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