나이브 베이즈 파이썬 예제 속시원내과 | 2019년 8월 2일

카드 덱이 있고, 무작위로 선택한 카드가 얼굴 카드라는 점을 감안할 때 무작위로 왕이 될 확률을 알아보고자 합니다. 그래서, 베이즈 `정리에 따르면, 우리는이 문제를 해결할 수 있습니다. 첫째, 우리는 확률을 찾을 필요가 : 이 질문에 대답하기 위해, 우리는 두 가지 기능 클래스와 네이브 베이즈 분류기를 훈련합니다, 즉 높이와 이름: 특정 단어는 스팸 이메일과 합법적 인 이메일에서 발생하는 특정 확률을 가지고. 예를 들어, 대부분의 이메일 사용자는 스팸 이메일에서 “복권”과 “행운의 무승부”라는 단어를 자주 접하지만 다른 이메일에서는 거의 볼 수 없습니다. 이메일의 각 단어는 이메일의 스팸 확률 또는 가장 흥미로운 단어에 기여합니다. 이 기여를 사후 확률이라고 하며Bayes의 정리를 사용하여 계산됩니다. 그런 다음 이메일의 스팸 확률은 이메일의 모든 단어에 대해 계산되며 합계가 특정 임계값(예: 95%)을 초과하면 필터가 이메일을 스팸으로 표시합니다. 이것은 매우 유익하고 상세한 설명 문서입니다. 3.x의 파이썬 2.x 버전에 적합하다고 생각하지만 dict 개체에는 `iteritems`함수가 없지만 현재 dict 개체에 `item`이 있습니다. 둘째, 형식 함수는 인쇄 funciton의 문자열에 있었어야하는 많은 인쇄 함수에서 호출되지만 어떻게 든 오류를 던지는 인쇄 함수에서 호출되었습니다.

다음은 파이썬에서 처음부터 구현 된 Naive Bayes에 대한 전체 코드 목록을 제공합니다. BernoulliNB는 다변량 의 Bernoulli 분포에 따라 배포되는 데이터에 대한 순진한 베이즈 교육 및 분류 알고리즘을 구현합니다. 즉, 여러 기능이 있을 수 있지만 각 피쳐는 이진 값(Bernoulli, 부울) 변수로 가정됩니다. 따라서 이 클래스에서는 샘플을 이진 값 피쳐 벡터로 표시해야 합니다. 다른 종류의 데이터를 전달하는 경우 BernoulliNB 인스턴스는 입력을 비나화할 수 있습니다(비나화 매개 변수에 따라 다름). 기계 학습및 Python.Could 당신은 CSV에서 데이터를 읽고 교육 및 테스트 데이터에 동일한 데이터 세트를 분리하는 데 도움이하시기 바랍니다 수 있습니다 Naive Bayes를 구현하는 동안 우리가 필요로하는 몇 가지 수입으로 시작하자이 예제가 작동합니다. Naive Bayes에게는 정말 좋지만 공동 확률 분포에 대한 접근 방식이 어울리라는 것이 궁금했습니다. 데이터 집합을 감안할 때 파이썬 또는 R에서 베이지안 네트워크를 구성하는 방법은 무엇입니까? 이것은 훌륭한 기사입니다.

귀하의 블로그는 내가 매일 방문하는 블로그 중 하나입니다. 이 물건을 공유 주셔서 감사합니다. 나는 처음부터 이러한 알고리즘을 구축하는 데 사용되어야프로그래밍 언어에 대한 질문이 있었다. 파이썬은 이미 사용 가능한 유용한 라이브러리를 가져 오면서 코드를 쉽게 작성할 수 있기 때문에 널리 사용된다는 것을 알고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 나는 C ++ 사람입니다. 나는 실용적인 ML초보자이지만 ML을 배우고 구현하기 전에 효율적인 코드를 작성하려고 노력했습니다.

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