Публикации по теме 'naive-bayes'


Сила наивного байесовского алгоритма
Теорема Байеса, разработанная в 18 веке, до сих пор хорошо служит ученым, работающим с данными. Наивный алгоритм Байеса — это метод классификации, основанный на теореме Байеса. Это один из самых простых алгоритмов машинного обучения. Несмотря на свою простоту, Наивный Байес может быть чрезвычайно мощным. Он часто используется в классификации текстов, фильтрации спама и системах рекомендаций. Его также можно использовать для медицинской диагностики, прогнозирования погоды и..
Наивный Байес в самой простой форме
Введение Naïve Bayes — вероятностный алгоритм машинного обучения с учителем, основанный на теореме Байеса. Он используется в различных задачах классификации, но в основном используется в текстовой классификации, которая включает в себя многомерный набор обучающих данных. поскольку это вероятностный классификатор, он предсказывает на основе вероятности объекта. Теорема Байеса Теорема Байеса, также известная как правило Байеса или закон Байеса , используется для определения..
Предсказать, может ли SQL Injection Query получить доступ к базе данных.
Первый вопрос, который приходит на ум, когда мы читаем тему: «Предсказать, сможет ли запрос на SQL-инъекцию получить доступ к базе данных», — что такое SQL-инъекция? Таким образом, SQL-инъекция, также известная как SQLI, является распространенной атакой, в которой используется вредоносный код SQL для манипулирования серверной базой данных для доступа к информации, которая не предназначена для отображения. Эта информация может включать любое количество элементов, включая конфиденциальные..
Наивный Байес  — «Идиотский гений алгоритмов: машинное обучение в Python»
Вероятность и классификация — один из наиболее важных аспектов машинного обучения. Они часто идут рука об руку друг с другом. Мы используем различные алгоритмы для классификации данных по различимым классам. Одним из таких алгоритмов является наивный алгоритм Байеса. «Учащийся, который использует теорему Байеса и предполагает, что эффекты независимы, учитывая причину, называется наивным байесовским классификатором. Это потому, что это такое наивное предположение». — Педро Домингос...
Понимание наивного байесовского алгоритма в простом объяснении с помощью кода на Python — Часть 1
Наивный Байес — вероятностный алгоритм машинного обучения, основанный на теореме Байеса, используемый в задачах классификации. Он используется для измерения вероятности возникновения события при условии, что другое событие уже произошло. Давайте копать дальше. Теорема Байеса Теорема Байеса используется для вычисления условных вероятностей. Условная вероятность определяется как вероятность наступления события или результата, основанная на возникновении предыдущего события или..
Наивный байесовский классификатор
Наивный байесовский классификатор Метод наивного байесовского классификатора основан на теореме Байеса и особенно подходит, когда размерность входных данных высока. Несмотря на свою простоту, наивный байесовский метод часто превосходит более сложные методы классификации. Теорема Байеса Чтобы понять, как работает наивный классификатор Байеса, нам сначала нужно твердое понимание теоремы Байеса. P (A | B) - апостериорная вероятность или вероятность того, что A с учетом..
Прогнозирование заболеваемости раком молочной железы с помощью наивного байесовского классификатора Джакса
В своем последнем посте я обсуждал основы наивного байесовского классификатора с использованием библиотеки Jax, а в этом посте я намерен внедрить алгоритм в проект машинного обучения, чтобы продемонстрировать, как он работает. Я написал программу, используемую в этом проекте машинного обучения, на Python и Jax, используя Google Colab. Google Colab — это бесплатный онлайн-блокнот Jupyter, размещенный на сервере Google. Это отличная платформа для реализации проектов Python, но ее..