ভিডিও: নিষ্পাপ Bayes অ্যালগরিদম উদাহরণ কি?
2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44
নিষ্পাপ বেইস একটি সম্ভাব্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যেটি বিভিন্ন ধরণের শ্রেণীবিভাগের কাজে ব্যবহার করা যেতে পারে। সাধারণ অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে রয়েছে ফিল্টারিং স্প্যাম, নথি শ্রেণীবদ্ধ করা, অনুভূতির ভবিষ্যদ্বাণী ইত্যাদি। এটি রেভারেন্ড টমাসের কাজের উপর ভিত্তি করে তৈরি। বেইস (1702 61) এবং তাই নাম।
এই বিষয়ে, নিষ্পাপ Bayes অ্যালগরিদম কিভাবে উদাহরণ কাজ করে?
সহজ ভাষায়, ক নিষ্পাপ বেইস শ্রেণীবিভাগকারী অনুমান করে যে একটি ক্লাসে একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের উপস্থিতি অন্য কোনও বৈশিষ্ট্যের উপস্থিতির সাথে সম্পর্কিত নয়। জন্য উদাহরণ , একটি ফল একটি আপেল হিসাবে বিবেচিত হতে পারে যদি এটি লাল, গোলাকার এবং প্রায় 3 ইঞ্চি ব্যাস হয়।
এছাড়াও, নিষ্পাপ Bayes এর পূর্ব সম্ভাবনা কি? নিষ্পাপ বেইস ক্লাসিফায়ার অনুমান করে যে একটি প্রদত্ত শ্রেণী (c) এর উপর একটি ভবিষ্যদ্বাণীকারী (x) এর মানের প্রভাব অন্যান্য ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মান থেকে স্বাধীন। P(x|c) হল সম্ভাবনা যা হল সম্ভাব্যতা প্রেডিক্টরের দেওয়া ক্লাস। P(x) হল পূর্ব সম্ভাবনা ভবিষ্যদ্বাণীকারী
এছাড়াও জানতে হবে, নিষ্পাপ বায়েস অর্থ কি?
ক নিষ্পাপ বেইস ক্লাসিফায়ার হল একটি অ্যালগরিদম যা ব্যবহার করে বেইস ' বস্তুকে শ্রেণীবদ্ধ করার উপপাদ্য। নিষ্পাপ বেইস ক্লাসিফায়ার্স শক্তিশালী অনুমান, বা নিষ্পাপ , ডেটা পয়েন্টের বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে স্বাধীনতা। নিষ্পাপ বেইস সহজ হিসাবেও পরিচিত বেইস বা স্বাধীনতা বেইস.
কেন নিষ্পাপ Bayes ব্যবহার করা হয়?
দ্য নিষ্পাপ বেইস একটি শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদম যা বাইনারি এবং মাল্টিক্লাস শ্রেণীবিভাগের জন্য উপযুক্ত। ন্যাভ বেইস সংখ্যাসূচক ভেরিয়েবলের তুলনায় শ্রেণীবদ্ধ ইনপুট ভেরিয়েবলের ক্ষেত্রে ভাল কাজ করে। এটি ঐতিহাসিক ফলাফলের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী এবং পূর্বাভাস তথ্য তৈরির জন্য দরকারী।
প্রস্তাবিত:
কোন বাছাই অ্যালগরিদম সেরা অ্যাসিম্পোটিক জটিলতা আছে?
গাদা সাজানোর
কেন Prim এর অ্যালগরিদম কাজ করে?
কম্পিউটার বিজ্ঞানে, Prim's (Jarník's নামেও পরিচিত) অ্যালগরিদম হল একটি লোভী অ্যালগরিদম যা একটি ওজনযুক্ত অনির্দেশিত গ্রাফের জন্য একটি ন্যূনতম বিস্তৃত গাছ খুঁজে পায়। এর মানে এটি প্রান্তগুলির একটি উপসেট খুঁজে পায় যা একটি গাছ গঠন করে যাতে প্রতিটি শীর্ষবিন্দু অন্তর্ভুক্ত থাকে, যেখানে গাছের সমস্ত প্রান্তের মোট ওজন ন্যূনতম হয়
মুখ সনাক্তকরণের জন্য কোন অ্যালগরিদম সেরা?
গতির পরিপ্রেক্ষিতে, HoG কে দ্রুততম অ্যালগরিদম বলে মনে হয়, এর পরে হার ক্যাসকেড ক্লাসিফায়ার এবং CNNs। যাইহোক, ডিলিবের সিএনএনগুলি সবচেয়ে সঠিক অ্যালগরিদম হতে থাকে। HoG বেশ ভাল পারফর্ম করে কিন্তু ছোট মুখ শনাক্ত করতে কিছু সমস্যা আছে। HaarCascade ক্লাসিফায়ারগুলি সামগ্রিকভাবে HoG এর মতোই ভাল পারফর্ম করে
মাল্টিনমিয়াল নেভ বেইস অ্যালগরিদম কি?
এনএলপি সমস্যায় মাল্টিনমিয়াল নেভ বেস প্রয়োগ করা। Naive Bayes Classifier Algorithm হল সম্ভাব্য অ্যালগরিদমগুলির একটি পরিবার যা বেইসের উপপাদ্য প্রয়োগের উপর ভিত্তি করে একটি বৈশিষ্ট্যের প্রতিটি জোড়ার মধ্যে শর্তসাপেক্ষ স্বাধীনতার "নিষ্পাপ" অনুমানের সাথে
অ্যালগরিদম এবং উদাহরণ কি?
অ্যানালগরিদমের সবচেয়ে সুস্পষ্ট উদাহরণগুলির মধ্যে একটি হল একটি রেসিপি। এটি একটি কাজ সম্পাদন করার জন্য ব্যবহৃত নির্দেশাবলীর একটি সীমিত তালিকা। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি একটি বক্স মিশ্রণ থেকে ব্রাউনি তৈরি করতে অ্যালগরিদম অনুসরণ করেন, তাহলে আপনি বক্সের পিছনে লেখা তিন থেকে পাঁচ ধাপের প্রক্রিয়া অনুসরণ করবেন।