tg-me.com/ds_interview_lib/204
Last Update:
Что такое сглаживание Лапласа и зачем его используют в наивном байесовском классификаторе?
В наивном байесовском классификаторе условная вероятность события при заданной метке класса определяется как P(событие|класс). При использовании этого метода (скажем, при классификации текстов) может возникнуть ситуация, когда какое-то слово не встречалось в определённом классе. В таких случаях вероятность признака при заданной метке класса будет равна нулю. Это проблема.
Чтобы её решить, используется сглаживание Лапласа. Оно устраняет проблему нулевой вероятности, добавляя небольшую постоянную к количеству каждого признака в каждом классе и к общему количеству признаков в каждом классе.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/204