توضیحات
شبیه سازی طبقه بندی کننده بیز با متلب
این پروژه مربوط به مبحث شناسایی آماری الگو و مبحث طبقه بندی بیز می باشد که در قالب 5 سوال و 5 جواب به صورت m فایل با متلب انجام شده است.
در تصویر زیر می توانید هر 5 سوال مربوط به پروژه را مشاهده کنید.
دسته بندی کننده بیز ساده در یادگیری ماشین به گروهی از دسته بندی کننده‌های ساده بر پایه احتمالات گفته می‌شود که با متغیرهای تصادفی مستقل ساده مفروض میان حالت‌های مختلف و بر اساس قضیه بیز کاربردی است. به‌طور ساده روش بیز روشی برای دسته‌بندی پدیده‌ها، بر پایه احتمال وقوع یا عدم وقوع یک پدیده است.
بر اساس ویژگی‌های ذاتی احتمال (به ویژه اشتراک احتمال) دسته بندی کننده بیز ساده (به انگلیسی: Naive Bayes classifier) با دریافت تمرین اولیه نتایج خوبی ارائه خواهد کرد. شیوه یادگیری در روش نایو بیز از نوع یادگیری با ناظر (به انگلیسی: Supervised learning) است.
برای نمونه یک میوه ممکن است پرتقال باشد. اگر نارنجی و کروی با شعاع حدود ده سانتی‌متر باشد. اگر این احتمالات به درستی به همدیگر وابسته باشند نایو بیز در تشخیص اینکه این میوه پرتقال است یا نه بدرستی عمل خواهد کرد.
برنامه‌های کاربردی بسیاری هستند که پارامترهای نایو بیز را تخمین می‌زنند، بنابراین افراد بدون سروکار داشتن با تئوری بیز می‌توانند از این امکان به منظور حل مسایل مورد نظر بهره ببرند. با وجود مسایل طراحی و پیش فرض‌هایی که در خصوص روش بیز وجود دارد، این روش برای طبقه‌بندی کردن بیشتر مسایل در جهان واقعی، مناسب است.
منبع wikipedia
شبیه سازی طبقه بندی کننده بیز با متلب توسط کارشناسان گروه ۱.۲.۳ پروژه پیاده سازی گردیده و به تعداد محدودی قابل فروش می باشد.
- فایلهای پروژه به صورت کامل پس از خرید فایل بلافاصله در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.