«naive-bayes» 태그된 질문

관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. 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, 0.88) …

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 

에서 StatSoft, 주식 회사 (2013), 전자 통계 교과서 , "나이브 베이 즈 분류" : Naïve Bayes Classification의 개념을 설명하려면 위 그림에 표시된 예를 고려하십시오. 표시된대로 오브젝트는 녹색 또는 빨간색으로 분류 될 수 있습니다. 내 임무는 새로운 사례가 도착할 때 분류하는 것입니다. 즉, 현재 종료되는 객체를 기준으로 어떤 클래스 레이블이 속하는지 …

47 machine-learning  naive-bayes 

Naive Bayes 분류기는 분류 문제에 널리 사용됩니다. 다음과 같은 여러 가지 이유가 있습니다. "Zeitgeist"-약 10 년 전에 스팸 필터가 성공한 후 널리 인식 쓰기 쉽다 분류기 모델은 빠른 빌드 모델을 다시 만들지 않고도 새로운 교육 데이터로 모델을 수정할 수 있습니다 그러나 이들은 '순진'합니다. 즉, 기능이 독립적이라고 가정합니다. 이는 최대 엔트로피 …

38 classification  naive-bayes 

나는 다른 스레드 를 보았지만 대답이 실제 질문을 만족시키지 않았다고 생각합니다. 내가 계속 읽은 것은 Naive Bayes가 로그 확률 데모를 사용하여 선형 분류 자 ​​(예 : here ) (선형 결정 경계를 그립니다)라는 것입니다. 그러나 두 개의 가우시안 구름을 시뮬레이션하고 결정 경계를 설정하고 결과를 얻었습니다 (naiveBayes ()를 사용하여 r의 라이브러리 e1071) …

31 classification  naive-bayes 

전에 Naive Bayes 분류기를 다루었습니다 . 최근 에 Multinomial Naive Bayes 에 대해 읽었습니다 . 또한 사후 확률 = (이전 * 가능성) / (증거) . Naive Bayes와 Multinomial Naive Bayes 사이에서 찾은 유일한 주요 차이점 (이 분류자를 프로그래밍하는 동안)은 나이브 베이 즈 다항식은 우도로 계산 단어 / 토큰 카운트 (랜덤 …

29 bayesian  classification  text-mining  naive-bayes 

나는 오늘 Naive Bayes Classification을 읽고있었습니다. 매개 변수 추정 이라는 제목 아래 에 1 스무딩을 추가했습니다 . 하자 ccc (같은 양 또는 음 등) 클래스를 참조하고,하자 www 토큰 또는 단어를 참조하십시오. P(w|c)P(w|c)P(w|c) 의 최대 우도 추정값 은 c o u n t ( w , c )c o u n …

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

예제가 두 클래스 중 하나에 속하는 확률을 출력하는 분류자를 찾고 있습니다. 나는 로지스틱 회귀와 순진한 베이 즈에 대해 알고 있지만 비슷한 방식으로 작동하는 다른 사람들에 대해 말해 줄 수 있습니까? 즉, 예제가 속한 클래스가 아니라 예제가 특정 클래스에 적합 할 확률을 예측하는 분류 자입니까? 로지스틱 회귀 및 순진한 베이를 포함하여 …

20 machine-learning  probability  logistic  classification  naive-bayes 

필자가보고있는 작은 텍스트 분류 문제에서 Naive Bayes는 SVM 이상의 성능을 보였으며 매우 혼란 스러웠습니다. 하나의 알고리즘이 다른 알고리즘의 승리를 결정하는 요인이 궁금합니다. SVM에서 Naive Bayes를 사용할 필요가없는 상황이 있습니까? 누군가 이것에 빛을 비출 수 있습니까?

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

RandomForest, DecisionTrees, NaiveBayes, SVM (커널 = 선형 및 rbf), KNN, LDA 및 XGBoost와 같은 많은 알고리즘을 사용하고 있습니다. SVM을 제외하고는 모두 매우 빠릅니다. 그때는 기능 확장이 더 빨리 작동해야한다는 것을 알게되었습니다. 그런 다음 다른 알고리즘에 대해서도 동일한 작업을 수행해야하는지 궁금해지기 시작했습니다.

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

내가 본 것에서, (2 차) Kneser-Ney 평활화 공식은 어떤 식 으로든 또는 다른 식으로 주어집니다. 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} 정규화 인자 λ(wn−1)λ(wn−1)\lambda(w_{n-1}) 로 주어 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'} C\left(w_{n-1}, w'\right)} \times N_{1+}\left(w_{n-1}\bullet\right) \end{align} 단어 w_n …

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

따라서 (감독되지 않은) 텍스트 모델링에서 Latent Dirichlet Allocation (LDA)은 베이지안 버전의 확률 적 잠재 성 의미 분석 (PLSA)입니다. 기본적으로 LDA = PLSA + Dirichlet는 매개 변수보다 우선합니다. LDA는 이제 참조 알고리즘이며 다양한 패키지로 구현되는 반면 PLSA는 더 이상 사용해서는 안됩니다. 그러나 (감독 된) 텍스트 분류에서 다항식 Naive Bayes 분류기에 대해 …

15 bayesian  multinomial  prior  naive-bayes  dirichlet-distribution 

저는 머신 러닝을 처음 사용합니다. 현재 NLTK와 python을 사용하여 작은 클래스의 텍스트를 양, 음 또는 중립으로 분류하기 위해 Naive Bayes (NB) 분류기를 사용하고 있습니다. 300,000 개의 인스턴스 (16,924 긍정 7,477 네거티브 및 275,599 개의 중립)로 구성된 데이터 세트를 사용하여 일부 테스트를 수행 한 후 피처 수를 늘리면 정확도는 떨어지지 만 …

15 machine-learning  classification  naive-bayes  precision-recall 

텍스트 분류 문제를 해결해야합니다. 웹 크롤러는 특정 도메인의 웹 페이지를 크롤링하며 각 웹 페이지에 대해 특정 클래스에만 속하는지 여부를 확인하고 싶습니다. 즉,이 클래스를 Positive 호출하면 크롤링 된 각 웹 페이지는 Positive 클래스 또는 Non-Positive 클래스에 속합니다 . Positive 클래스에 대한 대규모 교육용 웹 페이지가 이미 있습니다 . 그러나 가능한 비 …

14 classification  text-mining  naive-bayes  binary-data 

내 (매우 기본적인) 이해를 위해 Naive Bayes는 훈련 데이터에서 각 기능의 클래스 빈도를 기반으로 확률을 추정합니다. 그러나 연속 변수의 빈도를 어떻게 계산합니까? 그리고 예측을 수행 할 때 훈련 세트에서 동일한 관측치 값을 가질 수없는 새로운 관측치를 어떻게 분류합니까? 거리 측정을 사용하거나 1NN을 찾습니까?

14 machine-learning  classification  bayesian  naive-bayes 

나는 많은 곳에서 log-sum-exp 트릭에 대해 읽었 지만 (예를 들어 here 와 here ) 이것이 Naive Bayes 분류기에 어떻게 적용되는지에 대한 예를 보지 못했습니다 (예 : 개별 기능과 두 클래스) 이 트릭을 사용하여 수치 언더 플로 문제를 어떻게 정확하게 피할 수 있습니까?

14 naive-bayes  underflow