Публикации по теме 'naive-bayes'
Понимание наивного Байеса
Наивный байесовский алгоритм — это простой и мощный алгоритм, который помогает компьютерам учиться на данных. Он называется «наивным», потому что предполагает, что все признаки независимы, что не всегда верно.
Представьте, что вы детектив, пытающийся раскрыть преступление. У вас есть список подозреваемых и некоторые улики. Вы знаете, что у подозреваемого каштановые волосы, высокий рост и татуировка. Вы также знаете, что жертва сказала, что подозреваемый был одет в красную рубашку...
Наивный байесовский алгоритм
Начало машинного обучения в качестве новичка может оказаться довольно пугающим, но сложным, и в этом блоге я хотел бы пролить свет на один из таких блестящих алгоритмов.
На первый взгляд, вам может даже показаться неприятным неправильное произношение самого имени, потому что я, конечно, так и сделал :). Чтобы понять байесовскую модель, предварительным условием является полное понимание вероятности более высокого уровня и основ арифметики. , алгебра.
Наивный байесовский алгоритм — это..
Введение в наивный байесовский подход
Этот блог предназначен для тех, кто хочет узнать больше об одном из самых простых и вероятностных подходов к машинному обучению, т. е. Наивный байесовский подход .
Наивный Байес подпадает под контроль машинного обучения, которое используется для классификации наборов данных и прогнозирования вещей на основе его предварительных знаний и предположений о независимости.
Они называют его наивным , потому что его предположения (он предполагает, что все функции в наборе данных одинаково важны..
Введение в наивный байесовский алгоритм — Часть II
В этом блоге мы рассмотрим, как обрабатывать текстовые данные с помощью алгоритма Naive Bayes, его плюсы и минусы. Мы также рассмотрим алгоритм наивного Байеса Бернули.
Как обрабатывать текстовые данные?
Алгоритм наивного Байеса можно использовать для решения таких задач, как определение того, является ли электронное письмо спамом или нет, классификация отзывов как положительных или отрицательных, классификация любого текстового контента или анализ настроений. Рассмотрим отзывы..
Зачем использовать наивный байесовский метод?
ПУТЕВОДИТЕЛЬ НАИВНЫХ ЗАЛИВ
Зачем использовать наивный байесовский метод?
Раздел 4: Оценка компромиссов в модели
Ссылка Как улучшить наивный байесовский метод? Раздел 3. Настройка модели в Python , прежде чем продолжить…
A D V A N T A G E S
Вопрос 1. Является ли наивный байесовский классификатор простым или сложным для понимания?
Ответ: простой
Вопрос 2. Является ли наивный байесовский классификатор интерпретируемым классификатором или нет?
Ответ:..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..