Решение задач «Построить модель наивного байесовского классификатора»,
Машинное обучение в Челябинске

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: