naive-bayes पर टैग किए गए जवाब

मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …

77 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 

से StatSoft, इंक (2013), इलेक्ट्रॉनिक सांख्यिकी पाठ्यपुस्तक , "अनुभवहीन Bayes वर्गीकरणकर्ता" : Naïve Bayes वर्गीकरण की अवधारणा को प्रदर्शित करने के लिए, ऊपर दिए गए चित्रण में प्रदर्शित उदाहरण पर विचार करें। जैसा कि संकेत दिया गया है, वस्तुओं को या तो GREEN या RED के रूप में वर्गीकृत किया …

47 machine-learning  naive-bayes 

वर्गीकरण समस्याओं के लिए Naive Bayes classifiers एक लोकप्रिय विकल्प है। इसके कई कारण हैं, जिनमें शामिल हैं: "Zeitgeist" - लगभग दस साल पहले स्पैम फिल्टर की सफलता के बाद व्यापक जागरूकता लिखना आसान है क्लासिफायर मॉडल बनाने में तेज है मॉडल के पुनर्निर्माण के बिना मॉडल को नए प्रशिक्षण …

38 classification  naive-bayes 

मैंने दूसरे सूत्र को यहाँ देखा है, लेकिन मुझे नहीं लगता कि उत्तर वास्तविक प्रश्न को संतुष्ट करता है। मैंने जो लगातार पढ़ा है वह यह है कि Naive Bayes एक लीनियर क्लासिफायरिफायर (उदा: यहाँ ) है (जैसे कि यह लीनियर डिसीजन बाउंड्री ड्रॉ करता है) लॉग ऑड्स प्रदर्शन का …

31 classification  naive-bayes 

मैंने पहले Naive Bayes क्लासिफायर से निपटा है। मैं हाल ही में मल्टीनोमियल नाइव बेज़ के बारे में पढ़ रहा हूं । इसके अलावा पश्च संभावना = (पूर्व * संभावना) / (साक्ष्य) । केवल मुख्य अंतर (इन क्लासिफ़ायर प्रोग्रामिंग करते समय) मुझे Naive Bayes & Multinomial Naive Bayes के बीच …

29 bayesian  classification  text-mining  naive-bayes 

मैं आज Naive Bayes Classification पर पढ़ रहा था। मैं 1 चौरसाई जोड़ने के साथ पैरामीटर अनुमान के शीर्षक के तहत पढ़ता हूं : चलो एक वर्ग (जैसे सकारात्मक या नकारात्मक रूप में) का उल्लेख, और एक टोकन या शब्द का संदर्भ लें।सीसीcwww लिए अधिकतम संभावना अनुमानक isपी( w | …

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

मैं उन क्लासिफ़ायर की तलाश कर रहा हूं जो आउटपुट संभावनाएं हैं जो उदाहरण दो वर्गों में से एक से संबंधित हैं। मुझे लॉजिस्टिक रिग्रेशन और भोले-भाले लोगों का पता है, लेकिन क्या आप मुझे दूसरों के बारे में बता सकते हैं जो समान तरीके से काम करते हैं? यही …

20 machine-learning  probability  logistic  classification  naive-bayes 

एक छोटे से पाठ वर्गीकरण समस्या में मैं देख रहा था, Naive Bayes एक SVM के समान या उससे अधिक के प्रदर्शन का प्रदर्शन कर रहा है और मैं बहुत उलझन में था। मैं सोच रहा था कि कौन से कारक एक एल्गोरिथ्म की दूसरे पर विजय तय करते हैं। …

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

मैं कई एल्गोरिदम के साथ काम कर रहा हूं: रैंडमफॉरस्ट, डिसिजनट्रीज, नाइवेबेज, एसवीएम (कर्नेल = लीनियर और आरबीएफ), केएनएन, एलडीए और एक्सजीबोस्ट। एसवीएम को छोड़कर सभी बहुत तेज थे। यही कारण है कि जब मुझे पता चला कि इसे तेजी से काम करने के लिए फीचर स्केलिंग की जरूरत है। …

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

मैंने जो देखा है, उससे (दूसरे क्रम का) कांसर-ने स्मूचिंग फॉर्मूला किसी तरह या किसी अन्य रूप में दिया गया है 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} सामान्यीकरण कारक रूप में दिया गयाλ(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 

तो (अनसुचित) पाठ मॉडलिंग में, लेटेंट डरिकलेट एलोकेशन (एलडीए) प्रोबेबिलिस्टिक लैवेंट सिमेंटिक एनालिसिस (PLSA) का बायेसियन संस्करण है। अनिवार्य रूप से, LDA = PLSA + डिरिचलेट इसके मापदंडों से पहले। मेरी समझ यह है कि एलडीए अब संदर्भ एल्गोरिथ्म है और इसे विभिन्न पैकेजों में लागू किया गया है, जबकि …

15 bayesian  multinomial  prior  naive-bayes  dirichlet-distribution 

मैं मशीन लर्निंग के लिए नया हूं। फिलहाल मैं एनएलटीके और अजगर का उपयोग करके 3 वर्गों में छोटे ग्रंथों को सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ के रूप में वर्गीकृत करने के लिए एक नैवे बे (एनबी) क्लासिफायर का उपयोग कर रहा हूं। कुछ परीक्षणों का आयोजन करने के बाद, 300,000 …

15 machine-learning  classification  naive-bayes  precision-recall 

मुझे एक पाठ वर्गीकरण समस्या से निपटना है। एक वेब क्रॉलर एक निश्चित डोमेन के वेबपेजों को क्रॉल करता है और प्रत्येक वेबपेज के लिए मैं यह पता लगाना चाहता हूं कि यह केवल एक विशिष्ट वर्ग का है या नहीं। यही है, अगर मैं इस वर्ग को सकारात्मक कहता …

14 classification  text-mining  naive-bayes  binary-data 

मेरी (बहुत बुनियादी) समझ के लिए, Naive Bayes ने प्रशिक्षण डेटा में प्रत्येक सुविधा के वर्ग आवृत्तियों के आधार पर संभावनाओं का अनुमान लगाया है। लेकिन यह निरंतर चर की आवृत्ति की गणना कैसे करता है? और भविष्यवाणी करते समय, यह एक नए अवलोकन को कैसे वर्गीकृत करता है जो …

14 machine-learning  classification  bayesian  naive-bayes 

मैंने कई स्थानों पर लॉग-सम-एक्सप-ट्रिक के बारे में पढ़ा है (जैसे यहाँ , और यहाँ ) लेकिन कभी भी इसका उदाहरण नहीं देखा है कि इसे विशेष रूप से नैवे बेस क्लासिफायर में कैसे लागू किया जाता है (जैसे असतत सुविधाओं और दो वर्गों के साथ) इस चाल का उपयोग …

14 naive-bayes  underflow