Что такое наивный пример алгоритма Байеса?
Что такое наивный пример алгоритма Байеса?

Видео: Что такое наивный пример алгоритма Байеса?

Видео: Что такое наивный пример алгоритма Байеса?
Видео: Наивный Байес 2024, Ноябрь
Anonim

Наивный байесовский это вероятностное машинное обучение алгоритм которые можно использовать в самых разных классификационных задачах. Типичные приложения включают фильтрацию спама, классификацию документов, прогнозирование настроений и т. Д. Оно основано на работах преподобного Томаса. Байесовский (1702 61), отсюда и название.

В связи с этим, как работает пример наивного байесовского алгоритма?

Проще говоря, Наивный байесовский классификатор предполагает, что наличие определенной функции в классе не связано с наличием какой-либо другой функции. Для пример , фрукт может считаться яблоком, если он красный, круглый и имеет диаметр около 3 дюймов.

Кроме того, какова априорная вероятность в наивном Байесе? Наивный байесовский Классификатор предполагает, что влияние значения предиктора (x) на данный класс (c) не зависит от значений других предикторов. P (x | c) - вероятность, которая является вероятность предиктора данного класса. P (x) - это априорная вероятность предсказателя.

Также нужно знать, что означает наивный Байес?

А наивный байесовский классификатор - это алгоритм, использующий Байесовский Теорема для классификации объектов. Наивный байесовский классификаторы предполагают сильные или наивный , независимость между атрибутами точек данных. Наивный байесовский также известен как простой Байесовский или независимость Байесовский.

Почему используется наивный байесовский метод?

В Наивный байесовский представляет собой алгоритм классификации, который подходит для двоичной и мультиклассовой классификации. Наивный байесовский хорошо работает в случае категориальных входных переменных по сравнению с числовыми переменными. Это полезно для составления прогнозов и прогнозирования данных на основе исторических результатов.

Рекомендуемые: