[1]. Ocr tizimlari haqida gapirib bering?

75]. Oddiy Bayes usuli. 
Oddiy Bayes usuli - bu Bayes teoremasiga asoslangan tasniflashning 
ehtimollik usuli. Bu matnni tasniflash va spamni filtrlash uchun tez-tez 
ishlatiladigan oddiy va samarali usul. Usul ob'ekt xususiyatlarining bir-
biridan mustaqil ekanligi haqidagi taxminga asoslanadi, shuning uchun u 
"sodda" deb ataladi. Naive Bayesian usulining asosiy g'oyasi shundan 
iboratki, kuzatuvlar to'plamini hisobga olgan holda, biz gipoteza (masalan, 
sinf yoki toifa) ehtimolini kuzatishlar ehtimoli va gipotezaning oldingi 
ehtimoli asosida baholashimiz mumkin. Misol uchun, matn tasnifida bizda 
elektron pochta xabarlari to'plami bo'lishi mumkin va biz ularning spam 
yoki yo'qligini aniqlashni xohlaymiz. Biz elektron pochta xabarlarida 
ma'lum so'z yoki iboralarning chastotasini kuzatishimiz sifatida va 
elektron pochta spam bo'lish ehtimolini faraz sifatida ishlatishimiz 
mumkin. Naive Bayesian usuli quyidagicha amalga oshiriladi: Birinchidan, 
biz gipotezaning oldingi ehtimolini aniqlashimiz kerak, ya'ni har qanday 
kuzatishlar amalga oshirilgunga qadar gipotezaning to'g'ri bo'lish 
ehtimoli.Keyin, 
biz 
gipoteza 
berilgan 
kuzatishlar 
ehtimolini 
hisoblaymiz.Nihoyat, hisoblash uchun Bayes teoremasidan foydalanamiz. 
kuzatishlar berilgan gipotezaning orqa ehtimoli.Har bir gipotezaning orqa 
ehtimolini solishtiramiz va ob'ektning sinfi yoki toifasi sifatida eng yuqori 
ehtimolga ega bo'lganini tanlaymiz. Naive Bayesian usuli tasniflashning 
sodda va samarali usuli bo'lib, uni amalga oshirish oson. Biroq, uning 
aniqligiga xususiyatlarning mustaqilligi ta'sir qilishi mumkin. Shuning 
uchun uni qaror daraxtlari, tasodifiy o'rmon va SVM kabi ilg'or 
modellardan foydalanish orqali yaxshilash mumkin. Xulosa qilib aytish 
mumkinki, sodda Bayes usuli - bu Bayes teoremasiga asoslangan 
tasniflashning ehtimollik usuli. Bu matnni tasniflash va spamni filtrlash 
uchun tez-tez ishlatiladigan oddiy va samarali usul. U gipotezaning oldingi 
ehtimolini, gipotezada berilgan kuzatuvlar ehtimolini va gipotezaning 
keyingi ehtimolini hisoblash uchun Bayes teoremasidan foydalanadi. 
Biroq, xususiyatlarning mustaqilligi tufayli uning aniqligi ta'sir qilishi 
mumkin, shuning uchun uni yanada ilg'or modellar yordamida yaxshilash 
mumkin.