나이브 베이즈 예제

서포트 벡터 머신(SVM), k-Near near 이웃(KNN), 순진한 베이즈(NAB), 차별 분석(DIA), 선형 회귀(LNR), 로지스틱 회귀(LGR), 신경망(NNE), 의사 결정 트리(DTR) 및 트리 배깅(TBG)을 테스트하였다. 이렇게 하면 모든 것이 실행되고 모든 변칙 검색 방법에 대한 결과 파일이 생성됩니다. 리포지토리에는 Numenta HTM 변칙 검색 방법뿐만 아니라 Etsy Skyline 변칙 검색 라이브러리의 방법, 슬라이딩 윈도우 검출기, 베이즈 체인지포인트 등의 여러 알고리즘이 포함되어 있습니다. 또한 이러한 결과 파일을 점수 매기기 스크립트로 전달하여 최종 NAB 점수를 생성합니다. 참고: 이 옵션을 실행하는 데 많은 시간이 걸립니다. 위의, 우리는 기본 Naive Bayes 모델을 보았다, 당신은 매개 변수를 튜닝하여이 기본 모델의 힘을 개선하고 지능적으로 가정을 처리 할 수 있습니다. 의 순진한 베이즈 모델의 성능을 개선하는 방법을 살펴 보자. 나는 당신이 순진한 베이즈를 사용하여 텍스트 분류에 대한 자세한 내용은이 문서를 통해 이동하는 것이 좋습니다. Naive Bayes는 확률 이론과 베이즈 정리를 활용하여 텍스트 태그(예: 뉴스 또는 고객 리뷰)를 예측하는 확률 알고리즘 제품군입니다.

확률적이며, 이는 지정된 텍스트에 대한 각 태그의 확률을 계산한 다음 가장 높은 태그로 태그를 출력한다는 것을 의미합니다. 이러한 확률을 얻는 방법은 해당 기능과 관련될 수 있는 조건에 대한 사전 지식을 기반으로 기능의 확률을 설명하는 Bayes의 정리를 사용하는 것입니다. 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. logPPD_NA – 입력 앙상블의 ith 부재의 후방 확률 밀도 함수를 계산합니다. 일반적으로 입력 앙상블은 이러한 값을 포함하도록 미리 처리되므로 정방향 모델링이 필요하지 않습니다. 아래 유틸리티 프로그램 fit2ppd를 참조하십시오.) 참고: 이 루틴은 이전에 logPPD라고 불렸으며 NA-Bayes 모드가 활성화되어 있는 경우에만 사용됩니다. 베이즈 정리는 사후 확률 P(c/x) P(c), P(x) 및 P(x|c)에서 계산하는 방법을 제공합니다. 아래 방정식보기 : 원칙적으로 입력 앙상블은 모든 분포를 따르고 모든 검색 방법 (예 : NA-샘플러 알고리즘, 유전 알고리즘 또는 시뮬레이션 된 어닐링 알고리즘)에 의해 생성 될 수 있습니다. 그런 다음 표준 Gibbs 샘플러를 사용하여 베이지안 적분과 수치 오차의 추정치를 제공합니다.

이 기사에서는 주로 분류에 사용되는 감독 된 기계 학습 알고리즘 „Naive Bayes“중 하나를 살펴보았습니다. 축하합니다, 이 기사를 철저히 이해하고 이해했다면 이 알고리즘을 마스터하기 위한 첫 번째 단계를 이미 수행했습니다. 여기에서, 당신이 필요로하는 것은 연습입니다. 다시 말하지만, scikit 학습 (파이썬 라이브러리) 파이썬에서 순진한 베이즈 모델을 구축하는 데 도움이 될 것입니다. scikit 학습 라이브러리에서 Naive Bayes 모델의 세 가지 유형이 있습니다 : 그것은 예측자 들 사이의 독립의 가정베이즈 정리를 기반으로 분류 기술이다.

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