bayesian classifier 예제

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우리는 멀티 노미알 네이브 베이즈라는 알고리즘으로 작업 할 것입니다. 예를 들어 NLP에 적용된 알고리즘을 살펴보겠습니다. 그런 다음 SVM 및 신경망과 같은 보다 복잡한 기계 학습 알고리즘으로 Naive Bayes를 경쟁력 있게 만들 수 있는 몇 가지 고급 기술을 배치합니다. 그 순간부터, MonkeyLearn은 순진한 베이즈와 분류기 훈련을 시작합니다. 기술에 대한 예제 또는 링크를 제공할 수 있습니까? 감사합니다, MB 단계 3 : 지금, 각 클래스에 대한 사후 확률을 계산하는 네이브 베이지안 방정식을 사용합니다. 사후 확률이 가장 높은 클래스는 예측결과입니다. 이것은 주로 문서 분류 문제, 즉 문서가 스포츠, 정치, 기술 등의 범주에 속하는지 여부에 주로 사용됩니다. 분류자가 사용하는 피처/예측 변수는 문서에 있는 단어의 빈도입니다. Naive Bayes 분류기는 확장성이 뛰어나 학습 문제에서 변수(기능/예측 변수)의 수에 선형적인 여러 매개 변수를 필요로 합니다. 최대 우도 학습은 다른 많은 유형의 분류자에 사용되는 고가의 반복 근사치가 아니라 선형 시간이 소요되는 닫힌 형식 표현식[4]:718)을 평가하여 수행할 수 있습니다. 이제 분류기 모델을 만들어야 합니다. 이를 위해 클래스 변수 y의 가능한 모든 값에 대해 주어진 입력 집합의 확률을 찾아 최대 확률로 출력을 선택합니다. 이것은 수학적으로 표현 될 수있다 : P의 값 (오렌지 | 긴, 단색 및 노란색)은 위의 예에서 0이었기 때문에, P(Long | 주황색)은 0이었다.

즉, 학습 데이터에 `긴` 주황색이 없었습니다. 조건부 확률만으로 해결할 수 있는 문제가 있습니까? 이러한 예제를 제안할 수 있습니다. R에서 Naive Bayes 분류기는 e1071, klaR 및 bnlearn과 같은 패키지로 구현됩니다. 파이썬에서는, 그것은 scikit 학습에서 구현됩니다. 이산 입력(이산 이벤트에 대한 표시기 또는 주파수 피처)의 경우, 순진한 Bayes 분류기는 (다항식) 물류 회귀 분류기와 생성-차별적 쌍을 형성합니다: 각 순진한 Bayes 분류기는 조인트 우도 p (C , x) {displaystyle p (C,mathbf {x} )}를 최적화하는 확률 모델을 피팅하는 동안 로지스틱 회귀는 조건부 p (C °F) {displaystyle p (Cmid mid mathbf {x} )를 최적화하기 위해 동일한 확률 모델에 맞습니다. [14] 우리는 당신이 무슨 생각을하는지 알고 : 순진한 베이에 대해? 우리는 거의 거기에 있지만, 먼저, 다른 텍스트 단위에 태그를 지정하는 방법을 분류하는 방법을 가르치는 것이 중요합니다.

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