Запитання з тегом «naive-bayes»

Класифікатор Naive Bayes - це класифікатор, який присвоює елементи хxx класу СCC на основі максимізації заднього П( С| х)P(C|x)P(C|x) для приналежності до класу, і передбачає, що функції елементів не залежать. Втрата 0-1 - це втрата, яка присвоює будь-якій помилковій класифікації втрату "1", а втрату "0" - будь-якій правильній класифікації. Я …

13 machine-learning  bayesian  optimization  naive-bayes  loss-functions 

Я прототипував свою власну модель Naive Bayes o 'слова слів, і у мене виникло питання щодо обчислення ймовірностей функції. Скажімо, у мене два класи, я буду просто використовувати спам та не-спам, оскільки саме цим користуються всі. І візьмемо для прикладу слово "віагра". У мене в навчальному наборі 10 електронних листів, …

12 classification  conditional-probability  naive-bayes 

Чи можемо ми інтерпретувати задню ймовірність, отриману від класифікатора, який видає передбачуване значення класу та ймовірність (наприклад, логістична регресія або Naive Bayes), як якусь оцінку довіри, яка присвоюється цьому прогнозованому значенню класу?

12 probability  logistic  naive-bayes 

Контекст: Я програміст з деяким (напівзабутим) досвідом статистики з університетських курсів. Нещодавно я натрапив на http://akinator.com і провів деякий час, намагаючись зробити це невдалим. А хто не був? :) Я вирішив з’ясувати, як це може працювати. Після гуглінгу та читання пов’язаних публікацій блогу та додавання деяких моїх (обмежених) знань у …

12 machine-learning  naive-bayes 

Я початківець зі статистики (взяв лише один курс коледжу), але в мене є досвід програмування. Я щойно почав грати з бібліотекою класифікаторів Байєса для Рубі, і шукаю ідеї для аналізу. Зараз я заплутаюся з категоризацією Tweet, але чи є у вас ідеї? Що ще важливіше, як я можу дізнатися про …

11 bayesian  naive-bayes 

Приклади: у мене є речення в описі посади: "Старший інженер Java у Великобританії". Я хочу використовувати модель глибокого навчання, щоб передбачити її як 2 категорії: English і IT jobs. Якщо я використовую традиційну модель класифікації, вона може передбачити лише 1 мітку з softmaxфункцією на останньому шарі. Таким чином, я можу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Це результат трендів Google, отриманий для фрази "Naive Bayes" з січня 2004 по квітень 2017 року ( посилання ). Відповідно до цієї цифри, коефіцієнт пошуку для "Naive Bayes" у квітні 2017 року приблизно на 25 відсотків перевищує максимальний за весь часовий період. Чи означає це, що цей простий і старий …

9 naive-bayes  trend 

Я прочитав алгебраїчні класифікатори: загальний підхід до швидкої перехресної валідації, навчання в Інтернеті та паралельне навчання і був вражений виконанням похідних алгоритмів. Однак, схоже, що за межами Naive Bayes (та GBM) не так багато алгоритмів, адаптованих до фреймворку. Чи є інші документи, які працювали над різними класифікаторами? (СВМ, випадкові ліси)

9 cross-validation  references  random-forest  computational-statistics  naive-bayes 

Отже, у мене є 16 випробувань, в яких я намагаюся ідентифікувати людину з біометричної ознаки за допомогою дистанції Hamming. Мій поріг встановлено на 3,5. Мої дані нижче, і лише пробна версія 1 - справжнє Позитивне: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

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