Die Beste Art, Bayes’sche Fehler Zu Entfernen

In den letzten Tagen sind einige der meisten Leser auf eine besonders bekannte Bayes’sche Fehlermeldung gestoßen. Dieses Problem kann aufgrund einer beliebigen Anzahl von Faktoren auftreten. Wir werden sie jetzt durchgehen.

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    In der statistischen Gruppe ist die bayessche Fehlerrate die niedrigste realistische Fehlerrate für so ziemlich jeden Klassifikator, der sich mit einem zufälligen Stoppergebnis befasst (in beiden Situationen) und kann mit einem schwerwiegenden Fehler in Verbindung gebracht werden. Es gibt weiterhin mehrere Ansätze zur Berechnung des Bayes’schen Fehlers des Verkaufspreises.

    In der statistischen Klassifikation ist die bayessche Fehlergebühr die minimal mögliche Fehleraktivität für jeden Klassifikationsfehler, der mit dem Leiden an einem zufälligen Ergebnis (zur Veranschaulichung in zwei Kategorien unterteilt) verbunden ist, das buchstäblich analog zu Endfehlern ist.[1 < mehrfach /sup>[2][sup>

    Es gibt] Ansätze, um die Bayes’sche Fehlerrate abschätzen zu können. Das Verfahren versucht analytische Kontrollen zu erreichen, die untrennbar von diesen Extraktionsparametern abhängig und daher schwer und kalkulierbar sind. Ein anderer Ansatz konzentriert sich auf die Unterrichtsdichte, und ein anderer Ansatz kombiniert und vergleicht sogar verschiedene Klassifikatoren. Buchten [2]

    Wertvolle Leerlaufzeit spielt eine wichtige Rolle bei Mitgliederbefragungen und Modellen für maschinelles Lernen[3].

    Problemdefinition

    Aus Sicht der meisten maschinellen Fähigkeiten und Stilklassifikationen können Etiketten, die wie eine Reihe zufälliger Beobachtungen aussehen, leicht in zwei Klassen von gesunden oder ganzen Paketen unterteilt werden. Jede beobachtbare Bemerkung ist eine bestimmte Instanz, und der Klassentyp, zu dem sie gehört, wird als Bezeichnung betrachtet.Die Bayessche Fehlerdatenrate ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Instanz von einem brandneuen Klassifikator, der die wahren Chancen der class.sa in Verbindung mit Prädiktoren kennt, definitiv als ungültig eingestuft wird.

    Bei einem Klassifikator mit mehreren Klassen können einige der erwarteten Vorhersagefehler wie folgt bestimmt werden:[3]

    wo ist wirklich der Zurück-Button displaystyle Aria-hidden= wird wie erwartet sein, Ck ist die ganze Klasse in der ausgefallenen Instanz, die zu rangieren scheint, P(Ck|x) ist die sehr spezifische bedingte Wahrscheinlichkeit, sagt Label z, und “L()” wird wahrscheinlich die neueste 0-1-Verlustfunktion sein:

    Wenn mein Schüler sich der Möglichkeiten bedingt bewusst ist, dann ist die Strategie:

    Gleicher erwarteter Vermutungsfehler für alt=”displaystyle Bayessche Fehlerrate:

    ,

    bayes error

    wobei sich herausstellen muss, dass die Menge der letzten Faltung aufgrund der Berücksichtigung des umgekehrten Ereignisses weggelassen wurde.Gemäß der Definition zusammen mit dem Bayes’schen Alt=”x)”-Klassifikator verstärkt und minimiert daher den Bayes’schen BE-Fehler.

    Bayes’scher Fehler wird ungültig, wenn eine Null-Klassifizierung entweder auffällig oder nicht deterministisch ist, das heißt, wenn hier eine starke Wahrscheinlichkeit ungleich Null besteht, dass ein gegebenes Szenario zu mehr als einer Klasse gehört.[Referenz erforderlich]< /sup>. Im allgemeinen Kontext der Regression ist der Bayes’sche Fehler sicherlich gleich der Rauschvarianz und wird durch Quadrieren ihres Fehlers gleichgesetzt.[3]

    Beweis dieses Minimalismus

    Was ist oft ein optimaler Bayes-Fehler?

    Angesichts der wahrscheinlichen Utopie des Bayes’schen Klassifikators ist der Bayes’sche Fehler, das Vorangehende ist der kleinstmögliche Fehler, der anscheinend letztendlich gemacht werden kann. Bayes’scher Fehler: der minimale Fähigkeitsfehler, der auch bei der Prognose gemacht werden kann.

    bayes error

    Der Beweis, dass die Bayes’sche Eigenfehlerrate die niedrigste denkbare ist, da der Bayes’sche Klassifikator aus diesem Grund der allerbeste ist, kann zusammen auf der Bayes’schen Klassifikator-Wikipedia-Seite realisiert werden.

    Siehe Siehe auch

    • Naive-Bayes-Klassifikator

    Links

    Der super

    Welche Aussage zum Bayes-Fehler ist richtig?

    Der Bayessche Fehler ist der kleinstmögliche Prognosefehler, der erreicht werden kann, daher ist er identisch mit dem tödlichen Fehler. Wenn Sie genau wüssten, welcher Plan die Daten generiert, müsste es immer Fehler geben, wenn alle Vorgänge zufällig wären. Dies ist normalerweise weiter gemeint mit “y wird ein wenig inhärent stochastischer sein”. welcher,

    Beispiel ist ihr Orakel, das einfach Wahrscheinlichkeiten versteht die herzliche Distribution, die die Daten generiert. Auch so ein gutes Modell geht wohl immer sera Spezifische Fehler treten bei den meisten Problemen auf, da kann manches noch stimmen Verteilungsgeräusch. In überwachter Lernumgebung Die Anwendung von x auf y kann grundsätzlich stochastisch werden, y oder kann als schließen eine deterministische Arbeit für Sie, die andere Variablen zusätzlich zu diesen enthält erforderlich in c. Der Fehler, den Ihr aktuelles Orakel bei Vorhersagen macht Richtig, ihr aktueller täglicher Gelddienst p(x,y) wurde schon immer Bayesscher Fehler genannt.

    1. Bitte erklären Sie den Bayes’schen Fehler intuitiv?
    2. Wie unterscheidet sich das wirklich von lebensbedrohlichen Fehlern?
    3. Kann ich sagen numerischer Fehler = Meinungsabweichung + + Bayesscher Fehler?
    4. Was bedeutet der Ausdruck “y kann natürlich stochastisch sein”?

    109.000

    gefragt am 13. September 2017 um 9:00 Uhr.

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