Лекция по Машинному обучению от 23.03
Тема лекции: Оптимальный байесовский классификатор
//оптимальный часто пишут наивный, там просто несколько вариантов
тезисно:
0) Теорема Байеса
а) Оптимальный байесовский классификатор: алгоритм работы, сфера применения
б) примеры применения оптимального байесовского классификатора
Литература к лекции:
- Вапник, Червоненкис - Теория распознавания образов.
Интернет-источники:
- Наивный Байесовский классификатор в 25 строк кода
- хороший пример
- еще пример
Контрольные вопросы к лекции:
- что такое плотность класса?
- в чем заключается задача классификации байесовским алгоритмом?
- как восстановить плотность классов по обучающей выборке?
- какие положительные и отрицательные качества есть у байесовского классификатора?
-
Лекция по Машинному обучению от 23.03
- admin
- Администратор
- Сообщения: 1869
- Зарегистрирован: 27 июл 2018, 18:43
- Откуда: apsheronsk.bozo.ru
- Контактная информация:
Лекция по Машинному обучению от 23.03
программисту на заметку:
За программу без багов и недоделок ты получаешь деньги единожды, а программа с багами и недоделками кормит тебя всю жизнь.
anekdot.ru
За программу без багов и недоделок ты получаешь деньги единожды, а программа с багами и недоделками кормит тебя всю жизнь.
anekdot.ru
Re: Лекция по Машинному обучению от 23.03
Для тестов использовать Statistic-у?
Вернуться в «Машинное обучение»
Кто сейчас на конференции
Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и 4 гостя