Bayes Classification Methods“What a

Bayes Classification Methods
“What are Bayesian classifiers?” Bayesian classifiers are statistical classifiers. They can
predict class membership probabilities such as the probability that a given tuple belongs
to a particular class.
Bayesian classification is based on Bayes’ theorem, described next. Studies comparing classification algorithms have found a simple Bayesian classifier known as the na¨ ıve
Bayesian classifier to be comparable in performance with decision tree and selected neural network classifiers. Bayesian classifiers have also exhibited high accuracy and speed
when applied to large databases.
Na¨ ıve Bayesian classifiers assume that the effect of an attribute value on a given class
is independent of the values of the other attributes. This assumption is called classconditional independence. It is made to simplify the computations involved and, in this
sense, is considered “na¨ ıve.”
Section 8.3.1 reviews basic probability notation and Bayes’ theorem. In Section 8.3.2
you will learn how to do na¨ ıve Bayesian classification

Kết quả (Việt) 1:

Các phương pháp phân loại Bayes"Máy phân loại Bayes là gì?" Máy phân loại Bayes là máy phân loại thống kê. Họ có thểdự đoán xác suất thành viên lớp học như xác suất rằng tuple nhất định thuộc vềđể một lớp học đặc biệt.Bayes phân loại dựa vào định lý Bayes, mô tả tiếp theo. Nghiên cứu so sánh các thuật toán phân loại đã tìm thấy một loại Bayes đơn giản được gọi là na¨ ıveBayes loại để có thể so sánh hiệu suất với quyết định cây và máy phân loại được chọn mạng nơ-ron. Máy phân loại Bayes có trưng bày cũng chính xác cao và tốc độKhi áp dụng cho cơ sở dữ liệu lớn.Máy phân loại na¨ ıve Bayes cho rằng hiệu quả của một giá trị thuộc tính trên một lớp nhất địnhlà độc lập với các giá trị của các thuộc tính khác. Giả định này được gọi là độc lập classconditional. Nó được thực hiện để đơn giản hóa các tính toán liên quan, và ở đâycảm giác, được coi là "na¨ ıve."Phần 8.3.1 giá ký hiệu xác suất cơ bản và định lý Bayes. Trong phần 8.3.2bạn sẽ tìm hiểu làm thế nào để làm na¨ ıve Bayes phân loại

Kết quả (Việt) 2:

Bayes Phân loại phương pháp
"phân loại Bayes là gì?" Phân loại Bayes được phân loại thống kê. Họ có thể
dự đoán xác suất thành phần của lớp như xác suất mà một tuple được thuộc về
một lớp học đặc biệt.
Phân loại Bayes dựa trên định lý Bayes ', mô tả tiếp theo. Nghiên cứu so sánh các thuật toán phân loại đã tìm thấy một phân loại Bayes đơn giản được gọi là Na Ive
phân loại Bayes có thể so sánh hiệu suất với cây quyết định và phân loại mạng nơron chọn. Phân loại Bayes cũng đã trưng bày chính xác cao và tốc độ
khi áp dụng cho cơ sở dữ liệu lớn.
Na Ive phân loại Bayes giả định rằng tác động của một giá trị thuộc tính trên một tầng lớp nhất định
là độc lập với các giá trị của các thuộc tính khác. Giả định này được gọi là độc lập classconditional. Nó được thực hiện đơn giản hóa các tính toán liên quan và, trong này
có ý nghĩa, được coi là "na Ive."
Mục 8.3.1 đánh ký hiệu xác suất cơ bản và định lý Bayes '. Trong Phần 8.3.2
, bạn sẽ học cách để làm Na Ive phân loại Bayes