Эпоха (в обучении) — это один полный проход алгоритма обучения через весь тренировочный набор данных. Обучение нейросети обычно требует множества эпох, чтобы веса модели достаточно скорректировалис...
Naive Bayes
Бонус за регистрацию!
Зарегистрируйся и получи бонус
Naive Bayes (Наивный байесовский классификатор) — это семейство простых вероятностных классификаторов, основанных на применении теоремы Байеса со строгим («наивным») предположением о независимости признаков. Несмотря на свою простоту, этот метод часто работает удивительно эффективно, особенно в задачах классификации текстов (например, фильтрация спама) и на небольших наборах данных.
Что такое «Naive Bayes» простыми словами
Наивный Байес называется «наивным», потому что он верит, что все признаки не зависят друг от друга. Например, он считает, что слова «Иван» и «Иванович» в тексте появились независимо. Это глупо, но... это работает! Алгоритм очень быстро считает вероятности (используя теорему Байеса) и отлично справляется с фильтрацией спама или определением темы текста, требуя минимум данных и ресурсов.
Вопросы и ответы
Как работает наивный байесовский классификатор?
Простой вероятностный классификатор, основанный на теореме Байеса.
Почему «наивный» Байес называется наивным?
Он делает «наивное» предположение, что все признаки независимы друг от друга. Это редко верно, но алгоритм все равно работает удивительно хорошо.
Почему Наивный Байес работает с текстом?
Наивный Байес работает с текстом, несмотря на наивность (игнорирует порядок слов), потому что для тематической классификации часто достаточно знать наличие ключевых слов, а не их связи. Он превращает текст в мешок слов и считает вероятность класса как произведение вероятностей слов. Это работает удивительно точно и очень быстро.
