মাল্টিনমিয়াল নেভ বেইস অ্যালগরিদম কি?
মাল্টিনমিয়াল নেভ বেইস অ্যালগরিদম কি?

ভিডিও: মাল্টিনমিয়াল নেভ বেইস অ্যালগরিদম কি?

ভিডিও: মাল্টিনমিয়াল নেভ বেইস অ্যালগরিদম কি?
ভিডিও: 6 - 6 - মাল্টিনমিয়াল নেভ বেইস- একটি কার্যকর উদাহরণ .mp4 2024, ডিসেম্বর
Anonim

আবেদন করা হচ্ছে মাল্টিনমিয়াল নেভ বেইস এনএলপি সমস্যার জন্য। নেভ বেইস ক্লাসিফায়ার অ্যালগরিদম সম্ভাব্য একটি পরিবার অ্যালগরিদম আবেদনের উপর ভিত্তি করে বেইস ' উপপাদ্য সহ নিষ্পাপ একটি বৈশিষ্ট্যের প্রতিটি জোড়ার মধ্যে শর্তাধীন স্বাধীনতার অনুমান।

আরও জানুন, মাল্টিনমিয়াল নেভ বেইস কিভাবে কাজ করে?

পদটি মাল্টিনমিয়াল নেভ বেইস সহজভাবে আমাদের জানাতে দেয় যে প্রতিটি p(fi|c) হল a বহুপদ বিতরণ, অন্য কিছু বিতরণের পরিবর্তে। এই কাজ করে ডেটার জন্য ভাল যা সহজেই গণনায় পরিণত হতে পারে, যেমন পাঠ্যে শব্দ সংখ্যা।

একইভাবে, মাল্টিনমিয়াল নেভ বেয়েসে আলফা কী? ভিতরে মাল্টিনমিয়াল নেভ বেইস , দ্য আলফা প্যারামিটার যা একটি হাইপারপ্যারামিটার হিসাবে পরিচিত; যেমন একটি প্যারামিটার যা নিজেই মডেলের ফর্ম নিয়ন্ত্রণ করে।

কেউ জিজ্ঞাসা করতে পারে, নিষ্পাপ বায়েস অ্যালগরিদমের ব্যবহার কী?

নিষ্পাপ Bayes ব্যবহার করে বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন শ্রেণীর সম্ভাব্যতা ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি অনুরূপ পদ্ধতি। এই অ্যালগরিদম বেশিরভাগই হয় ব্যবহৃত পাঠ্য শ্রেণীবিভাগে এবং একাধিক ক্লাস থাকার সমস্যা সহ।

নিষ্পাপ Bayes মধ্যে Laplace মসৃণ করা কি?

একটা সমাধান হবে ল্যাপ্লেস মসৃণকরণ , যার জন্য একটি কৌশল মসৃণ শ্রেণীবদ্ধ তথ্য. একটি ছোট-নমুনা সংশোধন, বা ছদ্ম-গণনা, প্রতিটি সম্ভাব্যতা অনুমানে অন্তর্ভুক্ত করা হবে। এটি নিয়মিত করার একটি উপায় নিষ্পাপ বেইস , এবং যখন ছদ্ম-গণনা শূন্য হয়, এটি বলা হয় ল্যাপ্লেস মসৃণকরণ.

প্রস্তাবিত: