Als «naive-bayes» getaggte Fragen

Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45,...

Von StatSoft, Inc. (2013), Electronic Statistics Textbook , "Naive Bayes Classifier" : Betrachten Sie das in der obigen Abbildung gezeigte Beispiel, um das Konzept der Naive Bayes-Klassifizierung zu veranschaulichen. Wie angegeben, können die Objekte als GRÜN oder ROT klassifiziert werden. Meine...

Naive Bayes-Klassifikatoren sind eine beliebte Wahl für Klassifizierungsprobleme. Dafür gibt es viele Gründe, darunter: "Zeitgeist" - weit verbreitetes Bewusstsein nach dem Erfolg von Spam-Filtern vor etwa zehn Jahren Einfach zu schreiben Das Klassifikatormodell ist schnell zu erstellen Das Modell...

Ich habe den anderen Thread hier gesehen, aber ich glaube nicht, dass die Antwort die eigentliche Frage befriedigt hat. Was ich immer wieder gelesen habe, ist, dass Naive Bayes ein linearer Klassifikator (z. B. hier ) ist (so dass er eine lineare Entscheidungsgrenze zeichnet), der die Log...

Ich habe mich schon einmal mit dem Naive Bayes- Klassifikator befasst. Ich habe in letzter Zeit über Multinomial Naive Bayes gelesen . Auch hintere Wahrscheinlichkeit = (Prior * Likelihood) / (Evidence) . Der einzige Hauptunterschied (während ich diese Klassifikatoren programmierte), den ich...

Ich habe heute über die Naive Bayes-Klassifikation gelesen. Ich las unter der Überschrift Parameterschätzung mit add 1 Glättung : Verweisen Sie mit ccc auf eine Klasse (z. B. Positiv oder Negativ) und mit www auf ein Token oder Wort. Der Maximum - Likelihood - Schätzer für P(w|c)P(w|c)P(w|c) ist...

Ich suche nach Klassifikatoren, die Wahrscheinlichkeiten ausgeben, dass Beispiele zu einer von zwei Klassen gehören. Ich kenne logistische Regression und naive Bayes, aber können Sie mir von anderen erzählen, die auf ähnliche Weise arbeiten? Das heißt, Klassifizierer, die nicht die Klassen...

Ich arbeite mit vielen Algorithmen: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (Kernel = linear und rbf), KNN, LDA und XGBoost. Alle bis auf SVM waren ziemlich schnell. Dann wurde mir klar, dass die Feature-Skalierung erforderlich ist, um schneller arbeiten zu können. Dann begann ich mich zu...

In einem kleinen Textklassifizierungsproblem, das ich mir angesehen habe, hat Naive Bayes eine Leistung gezeigt, die einer SVM ähnelt oder größer ist, und ich war sehr verwirrt. Ich habe mich gefragt, welche Faktoren den Triumph eines Algorithmus über den anderen entscheiden. Gibt es Situationen,...

Ich bin neu im maschinellen Lernen. Im Moment benutze ich einen Naive Bayes (NB) Klassifikator, um kleine Texte in 3 Klassen mit NLTK und Python als positiv, negativ oder neutral zu klassifizieren. Nach einigen Tests mit einem Datensatz von 300.000 Instanzen (16.924 positive, 7.477 negative und...

In der (unbeaufsichtigten) Textmodellierung ist Latent Dirichlet Allocation (LDA) eine Bayes-Version der probabilistischen latenten semantischen Analyse (PLSA). Im Wesentlichen hat LDA = PLSA + Dirichlet Vorrang vor seinen Parametern. Nach meinem Verständnis ist LDA jetzt der Referenzalgorithmus...

Nach allem, was ich gesehen habe, ist die Kneser-Ney-Glättungsformel (zweiter Ordnung) auf die eine oder andere Weise gegeben als P2KN(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn)PKN2(wn|wn−1)=max{C(wn−1,wn)−D,0}∑w′C(wn−1,w′)+λ(wn−1)×Pcont(wn) \begin{align} P^2_{KN}(w_n|w_{n-1}) &=...

Nach meinem (sehr grundlegenden) Verständnis schätzt Naive Bayes die Wahrscheinlichkeiten basierend auf den Klassenhäufigkeiten der einzelnen Merkmale in den Trainingsdaten. Aber wie berechnet es die Häufigkeit kontinuierlicher Variablen? Und wie klassifiziert es bei der Vorhersage eine neue...

Ich habe an vielen Stellen (z. B. hier und hier ) über den Log-Sum-Exp-Trick gelesen , aber noch nie ein Beispiel dafür gesehen, wie er speziell auf den Naive Bayes-Klassifikator angewendet wird (z. B. mit diskreten Merkmalen und zwei Klassen). Wie genau würde man mit diesem Trick das Problem des...

Ich muss mich mit einem Textklassifizierungsproblem befassen. Ein Webcrawler durchsucht Webseiten einer bestimmten Domain und ich möchte für jede Webseite herausfinden, ob sie nur zu einer bestimmten Klasse gehört oder nicht. Das heißt, wenn ich diese Klasse Positiv nenne , gehört jede gecrawlte...

Der Naive Bayes-Klassifikator ist der Klassifikator, der Elemente einer Klasse auf der Grundlage der Maximierung des hinteren für die Klassenzugehörigkeit zuordnet und davon ausgeht, dass die Merkmale der Elemente unabhängig sind.C P ( C | x )xxxCCCP( C| x)P(C|x)P(C|x) Der 0-1-Verlust ist der...

Ich erstelle einen Prototyp meines eigenen Naive Bayes-Modells und hatte eine Frage zur Berechnung der Merkmalswahrscheinlichkeiten. Nehmen wir an, ich habe zwei Klassen, ich verwende nur Spam und nicht Spam, da dies von allen verwendet wird. Nehmen wir als Beispiel das Wort "viagra". Ich habe 10...

Können wir die hintere Wahrscheinlichkeit, die von einem Klassifikator erhalten wird, der einen vorhergesagten Klassenwert und eine Wahrscheinlichkeit ausgibt (zum Beispiel logistische Regression oder Naive Bayes), als eine Art Vertrauensbewertung interpretieren, die diesem vorhergesagten...

Kontext: Ich bin ein Programmierer mit etwas (halb vergessener) Erfahrung in der Statistik von Uni-Kursen. Kürzlich bin ich auf http://akinator.com gestoßen und habe einige Zeit damit verbracht, es zum Scheitern zu bringen. Und wer war das nicht? :) Ich habe beschlossen, herauszufinden, wie es...

Ich arbeite mit unausgeglichenen Daten, wobei es für jede Klasse = 1 ungefähr 40 Fälle von Klasse = 0 gibt. Ich kann die Klassen anhand einzelner Merkmale vernünftigerweise unterscheiden, und das Training eines naiven Bayes- und SVM-Klassifikators auf 6 Merkmale und ausgewogene Daten ergab eine...