Оценка плотности ядра :-) одна из самых любимых тем в машинном обучении, но этот метод обычно используется для оценки плотности для непараметрической настройки. Здесь мы будем использовать этот метод для КЛАССИФИКАЦИИ (Потрясающе, не правда ли!!!😁) Математические препятствия Давайте обсудим, что такое байесовский классификатор в рамках обычной классификации. (X₁, Y₁),(X₂, Y₂),….,(Xₙ, Yₙ) — n точки данных, где X — это переменные признаков, а Y — помеченные закодированные..

Этот пост посвящен RDA и тому, чем RDA отличается от LDA и QDA, а также некоторым свойствам RDA. Начнем с того, что такое DA. DA: Дискриминантный анализ используется для определения того, какие переменные различают две или более встречающиеся в природе группы. Дискриминантный анализ может использоваться для двух целей: либо мы хотим оценить адекватность классификации, учитывая принадлежность к группе изучаемых объектов; или мы хотим отнести объекты к одной из ряда (известных) групп..

Вы когда-нибудь задумывались, как ваше приложение GMAIL автоматически классифицирует вашу почту в папку СПАМ или как новости относятся к политике, технологиям и спорту сами по себе? Да, вы правильно угадали, наивный байесовский алгоритм сделает это за вас. Наивный байесовский классификатор попадает под контролируемый классификатор, и то, что является контролируемым классификатором, выходит за рамки этой темы. Давайте погрузимся в Наивный Байес !! Правило Байеса основано на преподобном..