Machine learningMachine learning

রেগুলারাইজড নেইভ বেইজ (Regularized Naive Bayes)

রেগুলারাইজড নেইভ বেইজ একটি ক্লাসিক্যাল নেইভ বেইজ সম্ভাব্যতাভিত্তিক ক্লাসিফায়ারকে সুস্পষ্ট স্মুথিং বা সংকোচন (shrinkage) দ্বারা পরিবর্ধিত করে — সর্বাধিক প্রচলিত হলো ল্যাপ্লাস (অ্যাডিটিভ) স্মুথিং — যা অদেখা ফিচার মানের জন্য শূন্য সম্ভাবনার অনুমান প্রতিরোধ করে এবং ওভারফিটিং কমায়। এর ফলে একটি দ্রুত, শক্তিশালী ক্লাসিফায়ার তৈরি হয় যা আনস্মুথড নেইভ বেইজের চেয়ে ভালো সাধারণীকরণ (generalize) করে, বিশেষ করে টেক্সটের মতো স্পারস বা উচ্চ-মাত্রিক ডেটার ক্ষেত্রে।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Rennie, J. D. M., Shih, L., Teevan, J., & Karger, D. R. (2003). Tackling the poor assumptions of Naive Bayes text classifiers. In Proceedings of the 20th International Conference on Machine Learning (ICML-2003), pp. 616–623. link
  2. Naive Bayes classifier. Wikipedia. link

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Naive Bayes Classifier. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/regularized-naive-bayes

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateRegularized Naive Bayes (Regularized Naive Bayes Classifier). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/machine-learning/regularized-naive-bayes · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026