Perguntas com a marcação «naive-bayes»

Um classificador de Bayes ingênuo é um classificador probabilístico simples baseado na aplicação do teorema de Bayes com fortes suposições de independência. Um termo mais descritivo para o modelo de probabilidade subjacente seria "modelo de característica independente".

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Classificador Akinator.com e Naive Bayes
Contexto: Sou um programador com alguma experiência (meio esquecida) em estatística de cursos da uni. Recentemente me deparei com http://akinator.com e passei algum tempo tentando fazê-lo falhar. E quem não era? :) Eu decidi descobrir como isso poderia funcionar. Depois de pesquisar no Google e ler postagens de blog relacionadas …
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Qual modelo de aprendizagem profunda pode classificar categorias que não são mutuamente exclusivas
Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última camada. …
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Classificadores algébricos, mais informações?
Li os classificadores algébricos: uma abordagem genérica para validação cruzada rápida, treinamento on-line e paralelo e fiquei impressionado com o desempenho dos algoritmos derivados. No entanto, parece que além de Naive Bayes (e GBMs) não existem muitos algoritmos adaptados à estrutura. Existem outros trabalhos que trabalharam em diferentes classificadores? (SVMs, …
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Calcular curva ROC para dados
Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Calculando o erro do classificador Bayes analiticamente
Se duas classes e têm distribuição normal com parâmetros conhecidos ( , como os seus meios e , são as suas covariâncias) como podemos calcular erro do classificador Bayes para eles teoricamente?w1w1w_1w2w2w_2M1M1M_1M2M2M_2Σ1Σ1\Sigma_1Σ2Σ2\Sigma_2 Suponha também que as variáveis ​​estejam no espaço N-dimensional. Nota: Uma cópia desta pergunta também está disponível em …
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Encontre distribuição e transforme em distribuição normal
Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, …
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Naive Bayes em variáveis ​​contínuas
Por favor, permita-me fazer uma pergunta básica. Entendo a mecânica de Naive Bayes para variáveis ​​discretas e posso refazer os cálculos "à mão". (código de HouseVotes84 todo o caminho abaixo). No entanto - estou lutando para ver como a mecânica funciona para variáveis ​​contínuas (código de exemplo abaixo). Como o …
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