Страница 1 из 1

Лекция по Машинному обучению от 23.03

Добавлено: 21 мар 2020, 15:20
admin
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?
-

Re: Лекция по Машинному обучению от 23.03

Добавлено: 26 мар 2020, 15:15
Mag_PI
Для тестов использовать Statistic-у?