Mashinani o'rganish nima? Mashinani o'qitish usullari, turlari, vazifalari va misollar

Naive Bayesian tasnifi

Naive Bayes oddiy, ammo hayratlanarli darajada kuchli algoritmdir.

Model ikkita ma'lumotdan iborat bo'lib, ular o'quv ma'lumotlari asosida hisoblanadi:

• Har bir sinfga kirish ehtimoli.

X ning har bir qiymati uchun har bir sinf uchun shartli ehtimollik.

Ehtimollar modelini hisoblab chiqqandan so'ng, Bayes teoremasi yordamida yangi ma'lumotlar bilan bashorat qilish uchun foydalanish mumkin. Agar sizda haqiqiy ma'lumotlar bo'lsa, normal taqsimotni olsak, bu ehtimolliklarni hisoblash juda qiyin emas.

Naive Bayes sodda deb ataladi, chunki algoritm har bir kirish o'zgaruvchisi mustaqil deb taxmin qiladi. Bu kuchli taxmin va haqiqiy ma'lumotlarga mos kelmaydi. Shunga qaramay, ushbu algoritm spamni tasniflash yoki qo'lda yozilgan raqamlarni tanib olish kabi bir qator murakkab vazifalar uchun juda samarali.