Pytania oznaczone «naive-bayes»

77

Przykład: regresja LASSO z użyciem glmnet dla wyniku binarnego

Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: 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, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29,...

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

47

Zrozumienie Naive Bayes

Ze StatSoft, Inc. (2013), Electronic Statistics Textbook , „Naive Bayes Classifier” : Aby zademonstrować koncepcję klasyfikacji Naiwego Bayesa, rozważ przykład pokazany na powyższej ilustracji. Jak wskazano, obiekty można zaklasyfikować jako ZIELONE lub CZERWONE. Moim zadaniem jest...

machine-learning naive-bayes

38

Dlaczego naiwni klasyfikatorzy bayesowscy tak dobrze sobie radzą?

Klasyfikatory Naive Bayes są popularnym wyborem przy problemach z klasyfikacją. Istnieje wiele powodów, w tym: „Zeitgeist” - powszechna świadomość po sukcesie filtrów antyspamowych około dziesięć lat temu Łatwy do napisania Model klasyfikatora jest szybki w budowie Model można modyfikować za...

classification naive-bayes

31

Jak Naive Bayes jest klasyfikatorem liniowym?

Widziałem tutaj inny wątek , ale nie sądzę, by odpowiedź zaspokoiła faktyczne pytanie. Ciągle czytam, że Naive Bayes jest klasyfikatorem liniowym (np. Tutaj ) (takim, że wyznacza liniową granicę decyzyjną) za pomocą demonstracji logarytmicznych szans. Symulowałem jednak dwie chmury Gaussa i...

classification naive-bayes

29

Różnica między naiwnymi Bayesami a wielomianowymi naiwnymi Bayesami

Wcześniej miałem do czynienia z klasyfikatorem Naive Bayes . Czytałem ostatnio o Multinomial Naive Bayes . Również prawdopodobieństwo późniejsze = (wcześniejsze * prawdopodobieństwo) / (dowód) . Jedyną podstawową różnicą (podczas programowania tych klasyfikatorów), którą znalazłem między Naive...

bayesian classification text-mining naive-bayes

27

W Naive Bayes, po co zawracać sobie głowę wygładzaniem Laplace'a, gdy w zestawie testowym mamy nieznane słowa?

Czytałem dziś o klasyfikacji Naive Bayes. Przeczytałem pod nagłówkiem Szacowanie parametrów z dodaniem 1 wygładzania : Niech odnosi się do klasy (takiej jak Pozytywna lub Negatywna), a niech odnosi się do tokena lub słowa.cccwww Estymator największego prawdopodobieństwa dla...

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

20

Uczenie maszynowe w celu przewidywania prawdopodobieństw klasowych

Szukam klasyfikatorów, które generują prawdopodobieństwa, że przykłady należą do jednej z dwóch klas. Znam regresję logistyczną i naiwne Bayesa, ale czy możesz mi powiedzieć o innych, którzy działają w podobny sposób? Czyli klasyfikatory, które przewidują nie klasy, do których należą przykłady,...

machine-learning probability logistic classification naive-bayes

17

Kiedy Naive Bayes osiąga lepsze wyniki niż SVM?

W małym problemie z klasyfikacją tekstu, na który patrzyłem, Naive Bayes wykazywał wydajność podobną lub większą niż SVM i byłem bardzo zdezorientowany. Zastanawiałem się, jakie czynniki decydują o zwycięstwie jednego algorytmu nad drugim. Czy są sytuacje, w których nie ma sensu używać Naive Bayes...

machine-learning classification svm naive-bayes

17

Jakie algorytmy wymagają skalowania funkcji oprócz SVM?

Pracuję z wieloma algorytmami: RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (jądro = liniowy i rbf), KNN, LDA i XGBoost. Wszystkie były dość szybkie, z wyjątkiem SVM. Właśnie wtedy dowiedziałem się, że potrzebuje skalowania funkcji, aby działać szybciej. Potem zacząłem się zastanawiać, czy...

machine-learning svm random-forest naive-bayes xgboost

15

Dlaczego nikt nie korzysta z bayesowskiego wielomianowego klasyfikatora Naive Bayes?

Tak więc w (nienadzorowanym) modelowaniu tekstu Latent Dirichlet Allocation (LDA) to bayesowska wersja probabilistycznej latentnej analizy semantycznej (PLSA). Zasadniczo LDA = PLSA + Dirichlet przed jego parametrami. Rozumiem, że LDA jest teraz algorytmem referencyjnym i jest zaimplementowany w...

bayesian multinomial prior naive-bayes dirichlet-distribution

15

Rosnąca liczba funkcji powoduje spadek dokładności, ale wzrost wstępnego / wycofania

Jestem nowy w uczeniu maszynowym. W tej chwili używam klasyfikatora Naive Bayes (NB) do klasyfikowania małych tekstów w 3 klasach jako pozytywne, negatywne lub neutralne, używając NLTK i python. Po przeprowadzeniu niektórych testów z zestawem danych złożonym z 300 000 instancji (16 924 pozytywów 7...

machine-learning classification naive-bayes precision-recall

15

Jak w przypadku wygładzania Kneser-Ney obsługiwane są niewidoczne słowa?

Z tego, co widziałem, formuła wygładzania Knesera-Neya (drugiego rzędu) jest w jakiś sposób podana jako 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\{...

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

14

Jak dokonać jednoklasowej klasyfikacji tekstu?

Mam do czynienia z problemem klasyfikacji tekstu. Przeszukiwacz sieciowy indeksuje strony określonej domeny i dla każdej strony chcę dowiedzieć się, czy należy ona do jednej konkretnej klasy, czy nie. Oznacza to, że jeśli nazwiebym tę klasę jako Pozytywna , każda zaindeksowana strona internetowa...

classification text-mining naive-bayes binary-data

14

Przykład działania sztuczki log-sum-exp w Naive Bayes

Czytałem o sztuczce log-sum-exp w wielu miejscach (np. Tutaj i tutaj ), ale nigdy nie widziałem przykładu, w jaki sposób jest ona stosowana konkretnie do klasyfikatora Naive Bayes (np. Z funkcjami dyskretnymi i dwiema klasami) Jak dokładnie można uniknąć problemu niedopełnienia liczb przy użyciu...

naive-bayes underflow

14

Jak działa Naive Bayes ze zmiennymi ciągłymi?

Według mojego (bardzo podstawowego) zrozumienia Naive Bayes szacuje prawdopodobieństwa na podstawie częstotliwości klasowych każdej cechy w danych treningowych. Ale jak oblicza częstotliwość zmiennych ciągłych? A kiedy przewidujesz, jak klasyfikuje nową obserwację, która może nie mieć takich samych...

machine-learning classification bayesian naive-bayes

13

Dlaczego naiwny klasyfikator Bayesa jest optymalny dla straty 0-1?

Klasyfikator Naive Bayes jest klasyfikatorem, który przypisuje przedmioty do klasy oparciu o maksymalizację tylnego dla członkostwa w klasie i zakłada, że cechy przedmiotów są niezależne.C P ( C | x )xxxCCCP(C|x)P(C|x)P(C|x) Strata 0-1 to strata, która przypisuje każdej błędnej klasyfikacji...

machine-learning bayesian optimization naive-bayes loss-functions

12

Naiwne cechy Bayesa mają prawdopodobieństwo: czy powinienem podwójnie liczyć słowa?

Prototypuję własny model słów Naive Bayes i miałem pytanie dotyczące obliczania prawdopodobieństw cech. Powiedzmy, że mam dwie klasy, po prostu używam spamu i nie-spamu, ponieważ wszyscy tego używają. Weźmy jako przykład słowo „viagra”. W moim zestawie szkoleniowym jest 10 e-maili, 5 spamu i 5...

classification conditional-probability naive-bayes

12

Czy przewidywane prawdopodobieństwo regresji logistycznej można interpretować jako zaufanie do klasyfikacji

Czy możemy interpretować późniejsze prawdopodobieństwo uzyskane z klasyfikatora, który generuje przewidywaną wartość klasy i prawdopodobieństwo (na przykład regresję logistyczną lub Naive Bayesa) jako pewnego rodzaju wynik ufności przypisany do tej przewidywanej wartości...

probability logistic naive-bayes

12

Akinator.com i klasyfikator Naive Bayes

Kontekst: Jestem programistą z pewnym (na wpół zapomnianym) doświadczeniem w statystyce z kursów uni. Niedawno natknąłem się na http://akinator.com i spędziłem trochę czasu próbując sprawić, by zawiodła. A kto nie był? :) Postanowiłem dowiedzieć się, jak to może działać. Po przejrzeniu Google'a i...

machine-learning naive-bayes

11

Jakie rzeczy mogę przewidzieć naiwnym klasyfikatorem bayesowskim?

Jestem początkującym do statystyki (tylko jeden kurs college'u), ale mam doświadczenie w programowaniu. Właśnie zacząłem bawić się biblioteką klasyfikatora Bayesa dla Ruby i szukam pomysłów na rzeczy do analizy. W tej chwili mam do czynienia z kategoryzacją Tweet, ale czy masz jakieś...

bayesian naive-bayes