Привет, приятно познакомиться, это мой первый пост. В этой статье я покажу вам реализацию наивного байесовского классификатора с использованием пакета python scikit-learn. Что такое наивный байес? Наивный байесовский классификатор — очень популярный контролируемый алгоритм машинного обучения, изобретенный британским ученым Томасом Байесом. Наивный Байес — это классификация с использованием вероятностных и статистических методов для прогнозирования будущих возможностей на основе..

Введение наивного байесовского классификатора Наивный байесовский классификатор — это вероятностный классификатор, который особенно хорошо работает для классификации текста (например, является ли электронное письмо спамом или нет при обнаружении спама). При получении некоторого текста он вычисляет вероятность того, что текст относится к определенному классу (например, вероятность того, что электронное письмо, содержащее текст «Выиграйте приз в размере 30 долларов США», является спамом)...

Вы когда-нибудь задумывались, как Twitter, Facebook или Instagram могут определить, опубликовали ли вы что-то, что кажется оскорбительным? Или, возможно, вы случайно разместили оскорбительный комментарий к чьей-то фотографии, а затем в мгновение ока ваш комментарий или пост просто так исчезают (с дополнительным уведомлением, конечно). Как вы думаете, кто-то в этих компаниях шпионил за вами, или, возможно, у них есть сотрудники, которым поручено отслеживать весь контент в их системах?..

На прошлой неделе я провел вебинар о применении наивного байесовского классификатора к записям анализа рисков HAZOP: У меня есть очень интересный вопрос об обучении наивного байесовского классификатора с записями HAZOP фармацевтических промышленных предприятий. Данные для обучения, которые я использовал, были получены с газоперерабатывающего завода. Логично, что для варианта использования нефтеперерабатывающего завода я предпочитаю использовать данные, тесно связанные с..

В статистике наивные байесовские классификаторы представляют собой семейство вероятностных классификаторов, основанных на применении теоремы Байеса с наивным предположением об условной независимости между каждой парой признаков при заданном значении переменной класса. Чтобы лучше понять эту концепцию, мы рассмотрим ее шаг за шагом. Схема Вероятности правило Байеса Создание классификатора твитов Вероятности Предположим, у нас есть корпус, содержащий 20 твитов, из которых 13..