Таблица содержит данные о классификации писем на «спам» / «не спам» и общее количество слов, входящих в эти группы:
Найдите вероятность того, что письмо является спамом, основываясь на приведенных выше данных:
Вычислите натуральный логарифм полученной вероятности:

Другие предметы Колледж Наивный байесовский классификатор машинное обучение колледж классификация писем вероятность спама учебная программа анализ данных методы машинного обучения логарифм вероятности спам и не спам статистика в машинном обучении обучение моделей Новый

Для того чтобы найти вероятность того, что письмо является спамом, нам нужно следовать определенным шагам. Давайте разберем этот процесс поэтапно.

1. Соберите данные: Убедитесь, что у вас есть таблица, которая содержит информацию о количестве писем, классифицированных как «спам» и «не спам». Например, у вас может быть такая информация:
• Количество спам-писем: N_spam
• Количество не спам-писем: N_not_spam
• Общее количество писем: N_total = N_spam + N_not_spam
2. Вычислите вероятность: Теперь, когда у вас есть данные, вы можете вычислить вероятность того, что письмо является спамом. Формула для этого будет следующей:
• P(spam) = N_spam / N_total
3. Вычислите натуральный логарифм вероятности: После того как вы нашли вероятность, следующим шагом будет вычисление натурального логарифма этой вероятности. Для этого используйте следующую формулу:
• ln(P(spam))

Таким образом, вы получите как вероятность того, что письмо является спамом, так и натуральный логарифм этой вероятности. Если у вас есть конкретные данные, вы можете подставить их в формулы и получить численные значения.