Публикации по теме 'bayes-theorem'
Байесовские сети: объединение машинного обучения и экспертных знаний в объяснимый ИИ
Современные модели машинного обучения часто приводят к трудным для объяснения ситуациям черного ящика: входные данные известны, но путь к выходным данным и прогнозы менее ясны. Если данные также ограничены или слишком малы для изучения всех тонкостей, скрытых в данных, может стать трудным получить значимые результаты из данных и иметь высокую степень уверенности в них.
Без трудоемкой и детальной работы сложно закодировать экспертные знания, помимо трудоемкой разработки функций.
Напротив,..
Предпосылка для наивного байесовского классификатора:
« В этом посте предполагается, что известны основные понятия вероятности, например, что такое пространство выборки, эксперимент, события? и основная вероятность. Если нет, то избавься от него. "
Пример:
Рассмотрим случайный эксперимент по подбрасыванию монеты дважды.
Пробел (S) = {HH, HT, TH, TT}
Пусть E - это событие получения ровно одной головы, а F - событие получения хотя бы одной головы.
E = { HT, TH}
F = { HT, TH, HH}
P (E) = P (HT) + P (TH)
P (E)= ¼ + ¼
∴P (E)..
Наивный байесовский алгоритм Mind Mapping
Я наткнулся на технику Mind Mapping, которая представляет собой инструмент визуального мышления, который помогает лучше организовать и структурировать информацию. Использование этой техники упростит нашему мозгу хранение и извлечение информации при необходимости.
Я часто чувствовал нехватку ясности в общей картине того, как подконцепции сочетаются друг с другом. Мне очень помогает техника Mind Mapping. Я настоятельно рекомендую провести исследование и использовать эту технику, если вы..
Урок 24 — Введение в наивный байесовский подход (интуиция)
В этом уроке мы познакомимся с алгоритмом Наивного Байеса, популярным и простым вероятностным классификатором, используемым в машинном обучении. Мы сосредоточимся на построении интуиции вокруг этой концепции и на том, почему она называется «наивной».
Наивный байесовский алгоритм — это алгоритм классификации, основанный на применении теоремы Байеса с сильным предположением о независимости между признаками. Несмотря на свою простоту, Наивный Байес может быть удивительно эффективным для..
Наивный алгоритм Байеса
Простой и эффективный подход к задачам классификации.
Наивный байесовский алгоритм — это алгоритм машинного обучения, который используется для задач классификации. Он основан на идее применения теоремы Байеса, которая описывает вероятность события на основе предварительного знания условий, которые могут быть связаны с этим событием.
Алгоритм предполагает, что все функции в наборе данных независимы друг от друга, поэтому он называется «наивным». Это означает, что наличие или..
Использование теоремы Байеса в автономных транспортных средствах
Использование теоремы Байеса в автономных транспортных средствах
вступление
Технологии автономных транспортных средств вызывают большой интерес в последние годы и представляют собой значительные изменения во многих секторах, особенно в автомобильной промышленности. Автономные транспортные средства — это транспортные средства, которые могут двигаться без вмешательства человека и принимать решения, воспринимая окружающую среду. Эти инструменты эффективно обрабатывают информацию об..
Теорема Байеса — должна быть известна исследователю данных.
Зачем специалисту по данным нужно изучать теорему Байеса?
Теорема Байеса используется для решения многих сложных вероятностных задач. Большинство алгоритмов, которые используются для построения модели (байесовская сеть доверия, оптимальный байесовский классификатор и т. д.), основаны на теореме Байеса.
Пример:
Теорема Байеса используется для учета ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Он используется для моделирования гипотез. Он используется в классификации. Наивный..
