bayes klassifikatori

PPTX 19 sahifa 219,3 KB Bepul yuklash

19 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 219,3 KB

Fayl turi PPTX

Sahifalar 19

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 19

презентация powerpoint mavzu. bayes klassifikatori bayes teoremasi bayes teoremasi - biror hodisaning ehtimolligini boshqa u bilan o'zaro bog'liq hodisa yuz berganligi sharti asosida aniqlash imkonini beradi. psixologik eksperimentlar shuni ko'rsatdiki, odamlar ko'pincha to'plangan ba'zi shaxsiy tajribaga (aposterior ehtimollik) asoslanib, hodisaning haqiqiy (matematik to'g'ri) ehtimolini noto'g'ri baholaydilar, chunki ular taxminning ehtimolini (aprior ehtimollik) e'tiborsiz qoldiradilar. shuning uchun, bayes formulasi bo'yicha to'g'ri natija intuitiv ravishda kutilganidan katta farq qilishi mumkin. tomas bayes tomonidan yaratilgan (1763 yilda, o'limidan so'ng chop qilingan), richard prays tomonidan yangilangan, 1812 yilda pyer simon laplas tomonidan qayta kashf qilingan. bayes teoremasi p(a) – a gipotezaning aprior ehtimolligi p(a | b) – a gipotezaning b hodisa bo'lgandagi ehtimolligi (aposterior ehtimollik) p(b | a) – a gipotezaning rostligida b hodisaning yuzaga kelishi ehtimolligi p(b) – b hodisaning yuzaga kelishi ehtimolligi bayes teoremasi bir nechta gipotezalarga bog'liq hodisaning to'liq ehtimolligi bayes teoremasi ishlashiga namuna ishchilar va buzilgan detallar masalasi. ishchilarning detallarni …

2 / 19

ingan deb hisoblanadi. bernulli sodda bayes berilganlar binar (0 va 1) deb hisoblanadi. sodda bayes klassifikatori ck – sinflar, x=(x1, …, xn) n ta alomatlar vektori bilan tavsiflangan, sinfi aniqlanishi zarur bo'lgan obyekt berilgan bo'lsin. bayes teoremasi orqali shartli ehtimollikni quyidagicha yozish mumkin: amaliyotda ushbu kasrning faqat surati muhim. chunki, mahrajdagi ifoda c ga bog'liq emas, x esa berilgan, ya'ni mahraj = const. surati esa quyidagicha: sodda bayes klassifikatori keyin "sodda" tushunchasi sharti kiritiladi: barcha x alomatlar o'zaro mustaqil va faqat ck kategoriyaga bog'liq: natijada quyidagicha yakuniy formula hosil bo'ladi: ehtimollik modelidan klassifikator modeli quriladi: arifmetik to'lib ketish muammosi ma'lumotlar yetarlicha ko'p bo'lganda arifmetik to'lib ketish muammosi paydo bo'ladi. bundan qutulish uchun ko'pincha logarifm hossasidan foydalaniladi: logab = loga + logb natijada klassifikator quyidagi ko'rinishga keladi: spamni filtrlash masalasi hujjatlarni klassifikatsiyalash masalasi, xususan electron pochtaga kelgan xatning spam (s) yoki spam (¬s) emasligini aniqlash masalasi berilgan bo'lsin. hujjatning i-so'zi c …

3 / 19

hi mumkin bo'lgan so'zlardan iborat o'rgatuvchi tanlanmani tuzishning imkoni yo'q. bunday holatda additiv silliqlash (laplas silliqlashi) dan foydalaniladi: bu orqali o'rgatishda ko'rilmagan so'zlar juda kichik bo'lsada ehtimollikka ega bo'ladi. klassifikator barcha o'zgarishlarni hisobga olgan holda bayes klassifikatori quyidagicha bo'ladi: klassifikatorni amalga oshirish uchun zarur: hujjatlar korpusida sinflar chastotasi (biror sinf hujjatlari miqdori) har bir sinf bo'yicha hujjatlardagi barcha so'zlar har bir sinf bo'yicha so'zlar chastotasi lug'at o'lchami (tanlanmadagi unikal so'zlar miqdori) klassifikator dc – c sinfga tegishli o'rgatuvchi tanlanmadagi hujjatlar soni d – o'rgatuvchi tanlanmadagiumumiy hujjatlar soni |v| - or'gatuvchi tanlanmadagi barcha hujjatlardagi unikal so'zlar miqdori lc – c sinfga tegishli hujjatlardagi so'zlarning umumiy miqdori wic – i-so'zning c sinf hujjatlaridagi chastotasi q – sinfi aniqlanayotgan hujjatadagi so'zlar to'plami namuna uchta hujjat berilgan bo'lsin: hujjat 1 (spam): menejerlik xizmati mavjud hujjat 2 (spam): sotishga yordam beramiz hujjat 3 (spam emas): mashinani sotishga ketdim spam spam emas sinflar chastotasi 2 1 …

4 / 19

leobject16.bin oleobject17.bin oleobject18.bin oleobject19.bin image20.wmf image21.wmf image22.wmf image23.wmf image24.wmf image25.wmf oleobject25.bin oleobject26.bin oleobject21.bin oleobject22.bin oleobject23.bin oleobject24.bin image26.png image27.png image28.png image29.png image30.png image31.png image32.png image33.png image34.wmf image35.wmf oleobject29.bin oleobject27.bin oleobject28.bin ()() () () pbapa pab pb = �o �o ()()()()() pabpabpbpbapa == �o�o ()()() () ()() pabpbapa pab pbpb == �o �o 1 ()()() n ii i pbpbapa = = å �o 1 ()() () ()() jj j n ii i pbapa pab pbapa = = å �o �o �o 33 112233 / 0,2900/2300 0,15 ///0,9800/23000,5600/23000,2900/2300 pnn pnnpnnpnn × === ++×+×+× 3333 3 112233 ()()()() () ()()()()()()() pbapapbapa pab pbpbapapbapapbapa === ++ �o�o �o �o�o�o ()() *argmax () b pabpb b pa = �o ()() () () kk k pcpc pc p = x x x �o �o 11122 12233 12231 (,,,)(,,,)(,,,)(,,,) (,,,)(,,,)(,,,) ... (,,,)(,,,)(,)()() knnknknk nknknk nknknnknkk pcxxpxxcpxxxcpxxc pxxxcpxxxcpxxc pxxxcpxxxcpxxcpxcpc - ¼=¼=¼¼ =¼¼¼ = =¼¼ l �o �o�o �o�o�o�o 1 …

5 / 19

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 19 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"bayes klassifikatori" haqida

презентация powerpoint mavzu. bayes klassifikatori bayes teoremasi bayes teoremasi - biror hodisaning ehtimolligini boshqa u bilan o'zaro bog'liq hodisa yuz berganligi sharti asosida aniqlash imkonini beradi. psixologik eksperimentlar shuni ko'rsatdiki, odamlar ko'pincha to'plangan ba'zi shaxsiy tajribaga (aposterior ehtimollik) asoslanib, hodisaning haqiqiy (matematik to'g'ri) ehtimolini noto'g'ri baholaydilar, chunki ular taxminning ehtimolini (aprior ehtimollik) e'tiborsiz qoldiradilar. shuning uchun, bayes formulasi bo'yicha to'g'ri natija intuitiv ravishda kutilganidan katta farq qilishi mumkin. tomas bayes tomonidan yaratilgan (1763 yilda, o'limidan so'ng chop qilingan), richard prays tomonidan yangilangan, 1812 yilda pyer simon laplas tomonidan qayta kashf qilingan. bayes teoremasi ...

Bu fayl PPTX formatida 19 sahifadan iborat (219,3 KB). "bayes klassifikatori"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: bayes klassifikatori PPTX 19 sahifa Bepul yuklash Telegram