求概率的朴素贝叶斯定理
Naive Bayes theorem to find probability
我正在学习机器学习课程，有一道题我不会做。重点是使用此 P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B) 规则来计算以下概率：
udacity problem
首先，我的语音识别/翻译系统 ML 有点生疏，所以我可能错了。
我认为让您感到困惑的是它要求 bigram 概率：P(you|if) = P(if, you) / P(if)，您可以从贝叶斯推导出一个公式：
P(你|如果) = P(如果|你) * P(你) / P(如果)
- P(如果|你) * P(你) = P(如果,你)
P(if, you) = 1/22 (21个双字母+OK的最后一个双字母+STOP)
- P(if) = 1/22（假设没有词干和符号）
所以：P(你|如果) = 1/22 / 1/22 = 1
如果您考虑阻止事情发生变化，因为 "your" 将变为 "you"，而且我也不确定结束符号 'STOP'。
我正在学习机器学习课程，有一道题我不会做。重点是使用此 P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B) 规则来计算以下概率：
udacity problem
首先，我的语音识别/翻译系统 ML 有点生疏，所以我可能错了。 我认为让您感到困惑的是它要求 bigram 概率：P(you|if) = P(if, you) / P(if)，您可以从贝叶斯推导出一个公式：
P(你|如果) = P(如果|你) * P(你) / P(如果)
- P(如果|你) * P(你) = P(如果,你)
P(if, you) = 1/22 (21个双字母+OK的最后一个双字母+STOP)
- P(if) = 1/22（假设没有词干和符号）
所以：P(你|如果) = 1/22 / 1/22 = 1
如果您考虑阻止事情发生变化，因为 "your" 将变为 "you"，而且我也不确定结束符号 'STOP'。