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SGD를 사용하여 MNB 모델을 교육 할 수있는 방법이 있는지 이해하고 싶습니다. 내 응용 프로그램은 텍스트 분류입니다. sklearn에서 사용할 수있는 MNB가 없음을 알았습니다. 기본적으로 SVM이지만 NB는 선형 모델입니다. 그렇지 않습니까?SGD를 다국적 Naive Bayes와 함께 사용할 수 있습니까?

(라플라스 스무딩와) 나의 가능성 매개 변수가 나는 SGD 내 매개 변수를 업데이트하고 비용 함수를 최소화 할 수 MNB likelihood param estimation

으로 추정 할 수 있다면?

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SGD 여기에 관련이 있으면 알려 주시기 바랍니다. 미리 감사드립니다.

업데이트 : 그래서 나는 대답을 얻었고 MNB의 매개 변수가 주어진 입력 텍스트 (tf-idf와 같은)에서 발생하는 단어로 업데이트된다는 것을 알았 으면합니다. 그러나 MNB 교육을 위해 SGD를 사용할 수없는 이유를 아직 명확하게 이해하지 못합니다. 명시 적 설명이나 수학적 해석으로 설명한다면 이해할 수 있습니다. sklearn 감사

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하는 질문이 될 것이다 :이 구현은 단지 하나의 패스에서 모델의 매개 변수 (AN MNB 모델에 맞게 표준 및 가장 효율적인 방법)을 찾아 (스무딩와) 상대도 수를 사용합니다 스레드 ** CrossValidated ** – MMF

답변

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가 나는 다항 순진 베이 즈가 구현됩니다

scikit가 배울 가능한 MNB가 없다는 것을 발견했습니다. 사용할 그라디언트 디센트가 없습니다.

http://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html

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고마워요. SGD가 SVM을 기본적으로 사용하는 SGDClassifier 모듈에 대해서는 "사용할 수있는 MNB가 없음"을 의미했습니다. 따라서 SGD를 사용하여 모든 모델을 교육 할 수 있다고 생각했습니다. 그래디언트를 사용하면 비용 함수를 최소화 할 수 있기 때문입니다. – Novitoll