naivní Bayesův klasifikátor je pravděpodobnostní model strojového učení, který se používá pro klasifikační úkol. Jedná se o klasifikátor v modelu strojového učení, který se používá k diskriminaci různých objektů na základě určitých vlastností.

Bayesova Věta:

Druhy Naivní Bayesův Klasifikátor:

To je většinou používán pro klasifikaci dokumentu problém, jsem.,e zda dokument patří do kategorie sportu, politiky, technologie atd. Vlastnosti / prediktory používané klasifikátorem jsou frekvence slov přítomných v dokumentu.

Bernoulliho Naivní Bayes:

Toto je podobný multinomial naive bayes ale prediktorů jsou booleovské proměnné. Parametry, které používáme k predikci proměnné třídy, zabírají pouze hodnoty ano nebo ne, například pokud se v textu objeví slovo nebo ne.,

Gaussian Naive Bayes:

když prediktory zabírají spojitou hodnotu a nejsou diskrétní, předpokládáme, že tyto hodnoty jsou vzorkovány z Gaussovské distribuce.,

Gaussian Distribution(Normal Distribution)

Since the way the values are present in the dataset changes, the formula for conditional probability changes to,

Conclusion:

Naive Bayes algorithms are mostly used in sentiment analysis, spam filtering, recommendation systems etc., Jsou rychlé a snadno implementovatelné, ale jejich největší nevýhodou je, že požadavek prediktorů být nezávislý. Ve většině případů v reálném životě jsou prediktory závislé, což brání výkonu klasifikátoru.

Articles

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *