Ah, thuật toán Naive Bayes – một trong những công cụ tuyệt vời mà máy học cung cấp để giúp con người trở thành thám tử dự đoán! Hãy cùng khám phá các phiên bản của nó nhé.

Naive Bayes – Nguyên tắc cơ bản:

Naive Bayes dựa trên Định lý Bayes:

$$P(H|E) = \frac{P(E|H) \cdot P(H)}{P(E)}$$

Ở đây, (H) là giả thuyết (ví dụ như một lớp hoặc thể loại) và (E) là bằng chứng (hoặc dữ liệu quan sát được). Ý tưởng là tính toán xác suất của một giả thuyết dựa trên bằng chứng cho trước.

Thuật toán này được gọi là 'Naive' bởi vì giả định rằng các đặc trưng (feature) là độc lập với nhau, điều này khá phi thực tế, nhưng thường hoạt động rất tốt!

Giờ thì hãy khám phá 3 loại chính của Naive Bayes nhé.

1. Gaussian Naive Bayes:

Dành cho dữ liệu liên tục, Gaussian Naive Bayes giả định rằng các giá trị của mỗi đặc trưng theo mỗi lớp đều tuân theo phân phối Gaussian (chuẩn).

Công thức phân phối của Gaussian:

$$P(x|C_k) = \frac{1}{\sqrt{2 \pi \sigma_k^2}} \exp\left(-\frac{(x - \mu_k)^2}{2 \sigma_k^2}\right)$$

Ở đây:

• (x) là giá trị của đặc trưng.
• (\mu_k) và (\sigma_k^2) là trung bình và phương sai của đặc trưng cho lớp (C_k).

2. Multinomial Naive Bayes:

Multinomial Naive Bayes chủ yếu dùng cho dữ liệu rời rạc, điển hình là phân loại văn bản, nơi bạn đếm số lần từ xuất hiện.

Công thức:

$$P(x|C_k) = \frac{(n_{k,x} + \alpha)}{(N_k + \alpha \cdot n)}$$

Ở đây:

• (n_{k,x}) là tần số của từ (x) trong các tài liệu thuộc lớp (C_k).
• (N_k) là tổng số từ trong các tài liệu thuộc lớp (C_k).
• (\alpha) là hệ số điều chỉnh (Laplace smoothing).
• (n) là số lượng từ duy nhất trong tập huấn luyện.

3. Bernoulli Naive Bayes:

Dành cho dữ liệu nhị phân, Bernoulli Naive Bayes xem xét sự hiện diện hay vắng mặt của một đặc trưng.

Công thức:

$$P(x|C_k) = p_k^x (1-p_k)^{(1-x)}$$

Ở đây:

• (x) có thể là 0 hoặc 1, chỉ việc có hay không có đặc trưng.
• (p_k) là xác suất của đặc trưng xảy ra trong tài liệu thuộc lớp (C_k).

Naive Bayes, mặc dù 'ngây thơ', nhưng thường xuyên mang lại những kết quả đáng ngạc nhiên với độ chính xác và đơn giản lạ thường!

Nếu bạn cần thêm bất kỳ thông tin nào hoặc muốn dõi theo những thán phục tiếp theo về AI, hãy nhớ ghé thăm trituenhantao.io. Ở đó, chúng tôi có một kho báu kiến thức đang chờ đón bạn!