Kas ir naivā Beijesa algoritma piemērs?
Kas ir naivā Beijesa algoritma piemērs?

Video: Kas ir naivā Beijesa algoritma piemērs?

Video: Kas ir naivā Beijesa algoritma piemērs?
Video: Naive Bayes, Clearly Explained!!! 2024, Maijs
Anonim

Naivai Beiji ir varbūtības mašīnmācīšanās algoritms ko var izmantot visdažādākajos klasifikācijas uzdevumos. Tipiski lietojumi ir surogātpasta filtrēšana, dokumentu klasificēšana, noskaņojuma prognozēšana utt. Tas ir balstīts uz mācekļa Tomasa darbiem. Bayes (1702 61) un līdz ar to arī nosaukums.

Saistībā ar to, kā darbojas naiva Bayes algoritma piemērs?

Vienkārši izsakoties, a Naivs Bayes klasifikators pieņem, ka noteiktas pazīmes klātbūtne klasē nav saistīta ar kādas citas pazīmes klātbūtni. Priekš piemērs , augļus var uzskatīt par ābolu, ja tas ir sarkans, apaļš un apmēram 3 collas diametrā.

Kā arī, kāda ir iepriekšējā varbūtība naivajam Beizam? Naivai Beiji Klasifikators pieņem, ka prognozētāja (x) vērtības ietekme uz doto klasi (c) nav atkarīga no citu prognozētāju vērtībām. P(x|c) ir iespējamība, kas ir varbūtība pareģotāja dotās klases. P(x) ir iepriekšējā varbūtība prognozētāja.

Ir arī jāzina, kāda ir naivā Beiza nozīme?

A naivais Bejs klasifikators ir algoritms, kas izmanto Bayes ' teorēma objektu klasificēšanai. Naivai Beiji klasifikatori pieņem spēcīgu, vai naivs , neatkarība starp datu punktu atribūtiem. Naivai Beiji ir pazīstams arī kā vienkāršs Bayes vai neatkarību Bayes.

Kāpēc tiek izmantots naivais Bejs?

The Naivai Beiji ir klasifikācijas algoritms, kas ir piemērots binārajai un vairāku klašu klasifikācijai. Naivais Bejs labi darbojas kategorisku ievades mainīgo gadījumos, salīdzinot ar skaitliskiem mainīgajiem. Tas ir noderīgi, lai veiktu prognozes un prognozētu datus, pamatojoties uz vēsturiskiem rezultātiem.

Ieteicams: