Perguntas com a marcação «naive-bayes»

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

De StatSoft, Inc. (2013), Electronic Statistics Textbook , "Naive Bayes Classifier" : Para demonstrar o conceito de Classificação Naïve Bayes, considere o exemplo exibido na ilustração acima. Conforme indicado, os objetos podem ser classificados como VERDE ou VERMELHO. Minha tarefa é classificar novos casos à medida que eles chegam, ou …

47 machine-learning  naive-bayes 

Os classificadores Naive Bayes são uma escolha popular para problemas de classificação. Existem muitas razões para isso, incluindo: "Zeitgeist" - amplo conhecimento após o sucesso dos filtros de spam, cerca de dez anos atrás Fácil de escrever O modelo do classificador é rápido de construir O modelo pode ser modificado …

38 classification  naive-bayes 

Eu já vi o outro tópico aqui, mas não acho que a resposta tenha satisfeito a pergunta real. O que eu tenho lido continuamente é que Naive Bayes é um classificador linear (por exemplo: aqui ) (de modo que traça um limite de decisão linear) usando a demonstração de log …

31 classification  naive-bayes 

Já lidei com o classificador Naive Bayes . Ultimamente tenho lido sobre Multinomial Naive Bayes . Também Probabilidade Posterior = (Prioridade * Probabilidade) / (Evidência) . A única diferença principal (ao programar esses classificadores) que encontrei entre Naive Bayes e Multinomial Naive Bayes é que O Naive Bayes multinacional calcula …

29 bayesian  classification  text-mining  naive-bayes 

Eu estava lendo a Classificação Naive Bayes hoje. Eu li, sob o título Estimativa de parâmetros, com 1 suavização : Vamos referem-se a uma classe (como positiva ou negativa), e deixe referem-se a um símbolo ou palavra.cccwww O estimador de probabilidade máxima para éP(w|c)P(w|c)P(w|c)count(w,c)count(c)=counts w in class ccounts of words …

27 machine-learning  classification  text-mining  naive-bayes  laplace-smoothing 

Estou procurando classificadores que produzam probabilidades que exemplos pertencem a uma das duas classes. Conheço regressão logística e Bayes ingênuo, mas você pode me falar de outras pessoas que trabalham de maneira semelhante? Ou seja, classificadores que prevêem não as classes às quais os exemplos pertencem, mas a probabilidade de …

20 machine-learning  probability  logistic  classification  naive-bayes 

Em um pequeno problema de classificação de texto que eu estava olhando, o Naive Bayes exibia um desempenho semelhante ou superior a um SVM e fiquei muito confuso. Eu queria saber quais fatores decidem o triunfo de um algoritmo sobre o outro. Existem situações em que não faz sentido usar …

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

Estou trabalhando com muitos algoritmos: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (kernel = linear e rbf), KNN, LDA e XGBoost. Todos eles foram bem rápidos, exceto o SVM. Foi quando soube que ele precisa de redimensionamento de recursos para funcionar mais rapidamente. Então comecei a me perguntar se eu deveria fazer o …

17 machine-learning  svm  random-forest  naive-bayes  xgboost 

Pelo que vi, a fórmula de suavização Kneser-Ney (de segunda ordem) é, de uma maneira ou de outra, dada como 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}) &= \frac{\max \left\{ C\left(w_{n-1}, w_n\right) - D, 0\right\}}{\sum_{w'} C\left(w_{n-1}, w'\right)} + \lambda(w_{n-1}) \times P_{cont}(w_n) \end{align} com o fator de normalização fornecido comoλ(wn−1)λ(wn−1)\lambda(w_{n-1}) λ(wn−1)=D∑w′C(wn−1,w′)×N1+(wn−1∙)λ(wn−1)=D∑w′C(wn−1,w′)×N1+(wn−1∙) \begin{align} \lambda(w_{n-1}) &= \frac{D}{\sum_{w'} …

15 machine-learning  natural-language  naive-bayes  smoothing  language-models 

Assim, na modelagem de texto (não supervisionada), a Alocação de Dirichlet Latente (LDA) é uma versão bayesiana da Análise Semântica Latente Probabilística (PLSA). Essencialmente, LDA = PLSA + Dirichlet anteriormente sobre seus parâmetros. Meu entendimento é que o LDA agora é o algoritmo de referência e é implementado em vários …

15 bayesian  multinomial  prior  naive-bayes  dirichlet-distribution 

Eu sou novo no Machine Learning. No momento, estou usando um classificador Naive Bayes (NB) para classificar textos pequenos em 3 classes como positivos, negativos ou neutros, usando NLTK e python. Depois de realizar alguns testes, com um conjunto de dados composto de 300.000 instâncias (16.924 positivos 7.477 negativos e …

15 machine-learning  classification  naive-bayes  precision-recall 

Eu tenho que lidar com um problema de classificação de texto. Um rastreador da Web rastreia páginas de um determinado domínio e, para cada página da Web, quero descobrir se ele pertence a apenas uma classe específica ou não. Ou seja, se eu chamar essa classe de Positivo , cada …

14 classification  text-mining  naive-bayes  binary-data 

Para meu entendimento (muito básico), Naive Bayes estima probabilidades com base nas frequências de classe de cada recurso nos dados de treinamento. Mas como calcula a frequência de variáveis ​​contínuas? E ao fazer previsões, como classifica uma nova observação que pode não ter os mesmos valores de qualquer observação no …

14 machine-learning  classification  bayesian  naive-bayes 

Eu li sobre o truque log-soma-exp em muitos lugares (por exemplo , aqui e aqui ), mas nunca vi um exemplo de como ele é aplicado especificamente ao classificador Naive Bayes (por exemplo, com recursos discretos e duas classes) Como exatamente alguém evitaria o problema de subfluxo numérico usando esse …

14 naive-bayes  underflow