11. Naive Bayes

Naive Bayes: Einordnung

Frage:

Um was für eine Technik handelt es sich bei Naive Bayes?

Wo ist sie im ML-Bereich einzuordnen?

Antwort:

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Wahrscheinlichkeiten

Frage:

Was versteht man unter den Begriffen prior, posterior und likelihood?

Antwort:

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Naive Bayes (Bernoulli)

Frage:

Wie arbeitet Naive Bayes bei Nutzung des Bernoulli-Modells?

Erkläre welche Wahrscheinlichkeiten bei der Berechnung verwendet werden!

Antwort:

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Naive Bayes (Bernoulli): Berechnung der Parameter

Frage:

Wie lassen sich die Parameter $P(G_r)$ und $p_j^{(r)}$ berechnen?

Antwort:

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Naive Bayes: Probleme

Frage:

Welche Probleme können bei Naive Bayes auftreten?

Antwort:

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Naive Bayes (Bernoulli): Angepasste Parameter

Frage:

Erkläre wie die Parameter $P(G_r)$ und $p_j^{(r)}$ von Naive Bayes so angepasst werden können, dass $0$-Wahrscheinlichkeiten ausgeschlossen sind!

Antwort:

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Naive Bayes (Multinomial)

Frage:

 Erkläre wie Naive Bayes aufgebaut ist, wenn man anstatt des Bernoulli-Modells das Multinomial-Modell verwendet!

Antwort:

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Naive Bayes (Multinomial): Parameter

Frage:

Erkläre wie die Parameter $P(G_r)$ und $q_{jr}$ berechnet werden!

Antwort:

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Naive Bayes: Eigenschaften

Frage:

Welche Eigenschaft hat Naive Bayes?

Antwort:

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