Name: آموزش الگوریتم بیز ساده Naive Bayes + مفاهیم و پیادهسازی عملی (آموزش رایگان)
Uploaded: 2025-04-09T05:37:22.000000Z
Duration: 22 min 20 s
Description: آموزش الگوریتم بیز ساده Naive Bayes + مفاهیم و پیادهسازی عملی (آموزش رایگان)

اکسل

هوش مصنوعی

روانشناسی

جادی

زبان انگلیسی

پایتون

طراحی سایت

icdl

وردپرس

حسابداری

اتوکد

فن بیان

فتوشاپ

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

طرح یادگیری

آموزش الگوریتم بیز ساده Naive Bayes + مفاهیم و پیاده‌سازی عملی (آموزش رایگان)

چکیده

بررسی اجمالی الگوریتم Naive Bayes

پیاده‌سازی عملی الگوریتم Naive Bayes

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

<p style="text-align:justify">نایو بیز یکی از الگوریتم&zwnj;های ساده اما قدرتمند در یادگیری&zwnj;ماشین است که بر اساس قضیه بیز کار می&zwnj;کند. این الگوریتم بیشتر برای مسائل طبقه&zwnj;بندی استفاده می&zwnj;شود و در زمینه&zwnj;هایی مانند فیلترکردن ایمیل&zwnj;های اسپم، تحلیل احساسات و دسته&zwnj;بندی متون کاربرد دارد. اصل کار نایو بیز بر این فرض است که تمام ویژگی&zwnj;های ورودی مستقل از یکدیگر هستند. یعنی مقدار هر ویژگی تاثیری بر ویژگی&zwnj;های دیگر ندارد. این فرض در بسیاری از موارد کاملاً درست نیست، اما به دلیل ساده کردن محاسبات، الگوریتم همچنان عملکرد خوبی دارد. در این روش، احتمال تعلق یک نمونه به یک کلاس خاص بر اساس داده&zwnj;های قبلی محاسبه می&zwnj;شود. بسته به نوع داده&zwnj;ها، الگوریتم نایو بیز در مدل&zwnj;های مختلفی مانند نایو بیز گوسی، نایو بیز چندجمله&zwnj;ای و نایو بیز برنولی ارائه می&zwnj;شود.</p>

<p style="text-align:justify">از مزایای این روش می&zwnj;توان به سرعت بالا، نیاز کم به داده&zwnj;های آموزشی و عملکرد مناسب در مسائل متنی اشاره کرد. البته محدودیت اصلی آن این است که فرض استقلال ویژگی&zwnj;ها همیشه درست نیست و ممکن است در برخی مسائل باعث کاهش دقت مدل شود.</p>

الگوریتم Naive Bayes چیست؟

راهنمایی ادامه مسیر

دسترسی به آموزش‌های «ادامه یادگیری»

آموزش الگوریتم بیز ساده Naive Bayes + مفاهیم و پیاده‌سازی عملی (آموزش رایگان) | فرادرس

Naive Bayes Concepts and Implementation FVTGS9075