Пример есть в прикрепленном файле, задание там тоже продублировано
Задание 3
Перед выполнениям упражнения еще раз ознакомьтесь с примером из лекции, а для вычислений рекомендуем использовать MS Excel, Google Таблицы или Яндекс Таблицы.
Задача 1
0.0/8.0 points (graded)
Таблица содержит данные о классификации писем на «спам»/«не спам» и общее количество слов, входящих в эти группы:
«спам» «не спам»
Писем 30 29
Слов 99 100
Во второй таблице представлены данные, по уникальным словам, и числу их вхождений в указанные группы:
«спам» «не спам»
Refund 4 1
Money 2 3
Access 0 4
Bonus 0 9
Prize 1 11
Offer 3 21
Million 4 42
Bill 16 9
Gift 32 0
Cash 37 0
Ваша задача построить модель наивного байесовского классификатора и определить класс, к которому будет отнесено письмо, содержащее текст:
Million Coupon Bill Unlimited Offer Bonus Cash
Определите вероятность того, что письмо является спамом, исходя из тренировочного набора данных.
Введите ответ с точностью до тысячных.
Ответ:
Вычислите F «спам»:
Введите ответ с точностью до тысячных..
Ответ:
Вычислите F «неспам»:
Введите ответ с точностью до тысячных.
Ответ:
Вычислите вероятность P (Класс="спам"| Письмо), что письмо Million Coupon Bill Unlimited Offer Bonus Cash является спамом.
Введите ответ с точностью до тысячных.
Ответ:
Владимир
АСА ДГТУ
Задание было сделано досрочно! Замечаний нет. Очень выручили! Рекомендую!
Марина
НТИ УрФу
все супер, спасибо огромное, работа была выполнена даже быстрее, чем хотелось)
Светлана
АГУ
Ирина спасибо! препод проверит работу только в конце декабря) и вы так быстро выполнили р...
ирина
ДВГУПС
Спасибо большое. Все замечательно. Маленькая заминка не считается). Буду обращаться к вам....