Kollektive Intelligenz analysieren, programmieren und nutzen

Übungen

1. Angenommene Wahrscheinlichkeiten variieren. Passen Sie die Klasse classifier so an, dass sie unterschiedliche angenommene Wahrscheinlichkeiten für unterschiedliche Merkmale ermöglicht. Ändern Sie die Methode init, sodass sie einen anderen Klassifizierer nutzt und mit einer besseren Schätzung als 0,5 für die angenommenen Wahrscheinlichkeiten startet.

2. Pr(Dokument) berechnen.Im naiven Bayes-Klassifizierer wurde die Berechnung von Pr(Dokument) übergangen, weil sie zum Vergleichen der Wahrscheinlichkeiten nicht notwendig war. In Fällen, in denen die Merkmale unabhängig voneinander sind, kann sie aber genutzt werden, um die Gesamtwahrscheinlichkeit zu ermitteln. Wie würden Sie Pr(Dokument) berechnen?

3. Ein POP3-E-Mail-Filter.Python bringt schon ...