Ықтималдылық алгоритмінің сапа көрсеткіштері

Презентация қосу

Ықтималдылық алгоритмінің сапа
көрсеткіштері

АиУ 18-10
Алматы 2021
Наивный Байес

Наивный Байес жіктеуіші-Байес теоремасын Тәуелсіздік туралы
қатаң (аңғалдық) болжамдармен қолдануға негізделген қарапайым
ықтималды жіктеуіш.
Ықтималдық моделінің нақты сипатына байланысты аңғал Байес
классификаторларын өте тиімді үйренуге болады. Көптеген
практикалық қосымшаларда аңғалдық Байес модельдерінің
параметрлерін бағалау үшін максималды ықтималдылық әдісі
қолданылады; басқаша айтқанда, Байес ықтималдығына сенбестен
және Байес әдістерін қолданбай аңғалдық Байес моделімен жұмыс
істеуге болады.
Наивный Байес алгоритмі дегеніміз не?

Наивный Байес алгоритмі-бұл белгілердің тәуелсіздігі туралы
болжаммен Байес теоремасына негізделген жіктеу алгоритмі.
Басқаша айтқанда, НБА сыныпта қандай да бір белгінің болуы басқа
белгінің болуымен байланысты емес деп болжайды. Мысалы, жеміс
алма деп санауға болады, егер ол қызыл, дөңгелек болса және
диаметрі шамамен 8 сантиметр болса. Егер бұл белгілер бір-біріне
немесе басқа белгілерге тәуелді болса да, олар кез-келген жағдайда
бұл жемістің алма болу ықтималдығына тәуелсіз үлес қосады.
Осындай болжамға байланысты алгоритм "аңғал" деп аталады.
Наивный Байес алгоритмі қалай жұмыс істейді?
Параметрлерді бағалау

Модельдің барлық параметрлерін оқыту мәліметтер
жиынтығынан салыстырмалы жиіліктермен жақындатуға болады.
Бұл ықтималдылықтың максималды ықтималдығын бағалау. Үздіксіз
қасиеттер әдетте қалыпты үлестіру арқылы бағаланады. Статистика
математикалық күту және дисперсия ретінде есептеледі-сәйкесінше
арифметикалық орташа және стандартты ауытқу.
Егер берілген сынып пен мүліктің мәні оқу жиынтығында ешқашан
бірге болмаса, онда ықтималдылыққа негізделген балл нөлге тең
болады. Бұл проблема, өйткені көбейту кезінде нөлдік бағалау басқа
Ықтималдықтар туралы ақпараттың жоғалуына әкеледі. Сондықтан
ықтималдылықты барлық бағалауға кішігірім түзетулер енгізген жөн,
сондықтан ешқандай ықтималдық қатаң нөлге тең болмайды.
Қорытынды :
Бұл дәрісте біз Наивный Байес алгоритмін қарастырдық. Бұл
алгоритмді қолданудың негізгі саласы-жіктеу тапсырмалары.
Егер сіз осы материалды жақсы білсеңіз,онда сіз алгоритмді
игерудің алғашқы қадамын жасадыңыз. Енді сізге тек тәжірибе
қажет. Қолдану алдында наивного байесовского алгоритм мен
сізге ерекше көңіл предобработке деректер және іріктеу
белгілері.
Пайдаланылған әдебиеттер тізімі :

● Интернет вещей Будущее уже здесь Сэмюэл Грингард (
Greengard Samuel)

● International Journal of Sustainable Engineering, 7 дек 2016

● IoT Inc: How Your Company Can Use the Internet of Things to Win in
the ... Книга, Брюс Синклер

● Архитектура интернета вещей. Книга, Перри Ли
Назарларыңызға
рахмет

Ұқсас жұмыстар

Филогенетикалық анализдің алгоритмдері

Ықтималдылықтар негізгі түсініктері. Оқиғалар суммасы. Бірікпеген оқиғалар үшін күрделі ықтималдылықтар

Машиналар конструкцияларының технологиялылығы, детальдарды дайындаудың сапасы мен дәлдігі

Сапаны бақылау

Оқиға бірнеше түрге бөлінеді сенімді

Ықтималдықтар теориясы. Негізгі түсініктері. Кездейсоқ шаманың сандық сипаттамасы. Математикалық күтім

Ықтималдықтар теориясының негізгі түсініктері. Ықтималдық теориясын көбейту теоремасы

Өнім көрсеткіштері сапасы,

Өнім сапасы, негізгі көрсеткіштері

САПАЛЫҚ КӨРСЕТКІШТЕРІ

Пәндер