Preguntas etiquetadas con naive-bayes

Un ingenuo clasificador de Bayes es un clasificador probabilístico simple basado en la aplicación del teorema de Bayes con fuertes supuestos de independencia. Un término más descriptivo para el modelo de probabilidad subyacente sería "modelo de característica independiente".

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Clasificador Akinator.com y Naive Bayes
Contexto: soy un programador con experiencia (medio olvidada) en estadísticas de cursos uni. Recientemente me topé con http://akinator.com y pasé un tiempo tratando de hacerlo fallar. ¿Y quién no? :) He decidido averiguar cómo podría funcionar. Después de buscar en Google y leer publicaciones de blog relacionadas y agregar algo …
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¿Qué modelo de aprendizaje profundo puede clasificar categorías que no son mutuamente excluyentes?
Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con softmaxfunción en la última …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
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Calcular curva ROC para datos
Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Cálculo analítico del error del clasificador Bayes
Si dos clases y tienen una distribución normal con parámetros conocidos ( , como sus medias y , son sus covarianzas) ¿cómo podemos calcular error del clasificador de Bayes para ellos?w1w1w_1w2w2w_2METRO1METRO1M_1METRO2METRO2M_2Σ1Σ1\Sigma_1Σ2Σ2\Sigma_2 Supongamos también que las variables están en el espacio N-dimensional. Nota: Una copia de esta pregunta también está disponible …
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Encuentra distribución y transforma a distribución normal
Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, …
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Bayes ingenuos en variables continuas
Permítame hacer una pregunta básica. Entiendo la mecánica de Naive Bayes para variables discretas, y puedo rehacer los cálculos "a mano". (código de HouseVotes84 hasta el final por debajo). Sin embargo, me cuesta ver cómo funcionan los mecanismos para las variables continuas (código de ejemplo a continuación). ¿Cómo calcula el …
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¿Cómo se fusionan las clasificaciones en un clasificador de conjunto?
¿Cómo combina un clasificador de conjunto las predicciones de sus clasificadores constituyentes? Tengo dificultades para encontrar una descripción clara. En algunos ejemplos de código que he encontrado, el conjunto solo promedia las predicciones, pero no veo cómo esto podría hacer una "mejor" precisión general. Considere el siguiente caso. Un clasificador …
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