使用朴素贝叶斯定理计算概率

我在学习一门机器学习课程,遇到一个问题无法解决。问题是要使用P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B)这个公式来计算下面的概率:

udacity问题


回答:

首先,我的语音识别/翻译系统的机器学习知识有点生疏,所以我可能错了。我认为困扰你的可能是它要求计算二元语法概率:P(you|if) = P(if, you) / P(if),这个公式可以从贝叶斯定理中推导出来:

  • P(you|if) = P(if|you) * P(you) / P(if)

    • P(if|you) * P(you) = P(if, you)
  • P(if, you) = 1/22(21个二元语法加上最后一个“OK + STOP”的二元语法)

  • P(if) = 1/22(假设没有词干提取且不包含符号)

因此:P(you|if) = 1/22 / 1/22 = 1

如果你考虑词干提取,情况会有所变化,因为“your”会变成“you”,而且我也不确定结尾符号’STOP’的处理方式。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注