В машинном обучении с учителем алгоритм наивного Байеса является одним из наиболее распространенных алгоритмов, которые мы можем использовать как для бинарных задач, так и для задач классификации с несколькими классами. Поскольку он имеет широкий спектр реальных приложений, становится крайне важным узнать о концепции, лежащей в основе этих алгоритмов. Итак, в этой статье мы получим вводное руководство по k-ближайшему соседу, используя следующие основные моменты. Содержание Что..

→ НАИВНЫЙ БАЙЕВСКИЙ КАЛСИФИКАТОР, в основном это комбинация теоремы Байеса и наивного предположения о том, что два события будут независимыми, хотя это не так, но наивное предположение значительно упрощает математику. Что такое теорема Байеса (условная вероятность)?→ → Условная вероятность события A — это вероятность того, что событие произойдет, зная, что событие B уже произошло. Теперь формула: - P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B) где, P(A|B): - Вероятность того, что A..

Наивные байесовские классификаторы — это семейство алгоритмов, основанных на теореме Байеса. Это алгоритмы классификации, основной принцип которых заключается в том, что каждый классифицируемый признак не зависит от другого. Пример: У нас есть следующие документы, которые являются рецептами гамбургеров и бутербродов. Документ 1 и 2 — это рецепт приготовления гамбургеров, а документ 3 и 4 — рецепт приготовления сэндвича. Мы должны классифицировать 5-й документ. P(c|d) =..

📍 Анализ чувствительности - это метод, используемый для оценки чьих-либо чувств по отношению к определенной вещи или для понимания их чувств. По сути, это процесс обработки текста, целью которого является определение класса, который данный текст хочет выразить эмоционально. Анализ эмоций - это также название, данное исследованию идей по частоте слов, таких как число слов, существительное, прилагательное, наречие или глагол, при выводе идей из текстов. (Word2vec, TF/IDF) При добыче идей на..