Table of Contents
W ciągu ostatnich kilku dni niektórzy najczęściej kojarzeni z naszymi czytelnikami natknęli się na po prostu dobrze znany błąd bayesowski marketing . Ten problem może wystąpić z wielu pozytywnych powodów. Przejrzymy je również teraz.
Potrzebujesz naprawić błędy systemu Windows? ASR Pro może pomóc
W klasyfikacji matematycznej wskaźnik błędu bayesowskiego będzie prawdopodobnie najniższym realistycznym wskaźnikiem błędu, który pasuje do każdego klasyfikatora zajmującego się rozsądnym wynikiem (w jednej z kilku kategorii sytuacji) i może okazać się analogiczny do błędu krytycznego. Istnieje kilka podejść do obliczania tego konkretnego błędu Bayesa w cenie pożyczkodawców wypłaty pożyczki.
W klasyfikacji statystycznej współczynnik błędu bayesowskiego jest minimalnym możliwym do wykonania współczynnikiem błędu dla dowolnej klasyfikacji Błąd połączony z wynikiem losowym (podzielony na jedną z dwóch kategorii odpowiednich do ilustracji) i jest dosłownie analogiczny do błędów lotnisk.[1
Istnieją] koncepcje szacowania procentu błędu bayesowskiego. Metoda ta stara się osiągnąć granice diagnostyczne, które są nierozerwalnie zależne od szczytowych parametrów ekstrakcji, a zatem prawie niemożliwe do obliczenia. Inne podejście koncentruje się na dostępnej gęstości programów, a inne podejście przynosi, a nawet porównuje różne klasyfikatory. Bayes [2]
Bezczynny czas odgrywa ważną rolę podczas ankiety wśród klientów i maszyny szkolonej w modelach[3].
Definicja problemu
Z punktu widzenia umiejętności maszynowych i wzorców powiązanych z klasyfikacją etykiety, które wyglądają jak bezwzględna seria losowych obserwacji, można bez problemu podzielić na 2 klasy w odniesieniu do całych lub całych pakietów. Każda widoczna obserwacja to konkretna instancja, a także klasa, do której najlepiej pasuje, to etykieta.Taryfa danych błędów Bayesa jest prawdopodobieństwem, że zdarzenie zostanie sklasyfikowane jako nieprawidłowe, po prostu klasyfikatorem, który zna prawidłowe prawdopodobieństwa class.sa w tych wielkich predyktorach.
W przypadku klasyfikatora z wieloma , oczekiwany błąd prognozy może być obliczony w następujący sposób:[3]
gdzie zwykle znajduje się przycisk wstecz jest zgodnie z oczekiwaniami, Ck jest prawie na pewno klasą, na przykład, która zostanie sklasyfikowana, P(Ck|x) prawdopodobnie będzie Konkretne prawdopodobieństwo warunkowe mówi, że znak x, a „L()” prawdopodobnie rozwinie się w funkcję straty 0-1:
Jeśli uczeń jest warunkowo uważny na możliwości, wówczas podejście jest następujące:
Ten sam oczekiwany błąd prognozy dla alt=”displaystyle Bayesian Error Rate:
,
gdzie zwykle suma ostatniego spasowania może zostać pominięta z powodu rozliczenia jak w przypadku zdarzenia odwrotnego.Zgodnie z klasyfikacją Bayesa Alt=”x)” klasyfikatora maksymalizuje, a zatem minimalizuje błąd Bayesa BE.
Błąd bayesowski jest naprawdę unieważniony, gdy klasyfikacja zerowa jest każda oczywista lub niedeterministyczna, to znaczy, ponieważ istnieje silne niezerowe ryzyko, że dany scenariusz należy do więcej niż jednej klasy.[Odniesienie wymagane]. W kontekście regresji błąd bayesowski jest i jest uważany za równy wariancji szumu przez podniesienie do kwadratu najważniejszego błędu.[3]
Dowód tego minimalizmu
Co jest uważane za optymalny błąd Bayesa?
Biorąc pod uwagę, że najbardziej prawdopodobnym optymalnym klasyfikatorem bayesowskim jest błąd bayesowski, jest to najmniejszy możliwy błąd, jaki można ostatecznie popełnić. Błąd bayesowski: minimalny błąd umiejętności w zakresie prognozowania.
Dowód na to, że współczynnik błędów Bayesa jest najgłębszy z możliwych, ponieważ klasyfikator bayesowski jest bez wątpienia optymalny z tego powodu, można znaleźć razem na stronie Wikipedii dotyczącej klasyfikatora bayesowskiego.
Zobacz Zobacz też
- Klasyfikator naiwny Bayesa
Linki
Która prawda dotyczy błędu Bayesa?
Błąd bayesowski jest najmniejszym możliwym do pomyślenia błędem przewidywania, jaki można wykonać, więc jest identyczny z błędem uszkadzającym. Gdybyś wiedział dokładnie, że proces generuje dane, zawsze obecne byłyby błędy, gdyby wiele procesów było losowych. To jest dalej oznaczane przez „y byłoby z natury stochastyczne”. który,
przykład jest rzeczywistą wyrocznią, która po prostu rozumie prawdopodobieństwo ogólnie prawdziwa Dystrybucja, która generuje zasoby. Nawet tak dobry model często jest zawsze sera Przy wielu problemach pojawiają się specyficzne błędy, ponieważ niektóre rzeczy prawdopodobnie nadal będą prawidłowe wydaje się dystrybucja. W nadzorowanej powłoce do nauki Mapowanie x na y prawdopodobnie może z natury stać się stochastyczne, y lub skończy się jako znacząca funkcja deterministyczna, która obejmuje inne zmienne poprzez dodanie do nich wymagane dla x. Błąd popełniony przez tę wyrocznię, która przepowiadała… To prawda, że ich dzisiejszy rozkład p(x,y) zawsze był często nazywany błędem Bayesa.
- Proszę automatycznie wyjaśnić błąd Bayesa?
- Czym to się różni od niebezpiecznych błędów?
- Czy mogę powiedzieć, że błąd liczbowy implikuje wariancję odchylenia + + błąd Bayesa?
- Co oznacza wyrażenie „może być z natury bardziej stochastyczne”?
109 000
Zapytanie
dostępne 13 września 2017 r. o 9:00.
Potrzebujesz naprawić błędy systemu Windows? ASR Pro może pomóc
Czy jesteś sfrustrowany swoim komputerem? Jeśli tak, to nie jesteś sam. Miliony ludzi mają ten sam problem i codziennie szukają sposobów na jego naprawienie. Na szczęście istnieje rozwiązanie, które rozwiąże wszystkie te problemy w ciągu kilku minut. ASR Pro może łatwo i szybko rozpoznać wszelkie błędy systemu Windows (w tym przerażający niebieski ekran śmierci) i podjąć odpowiednie kroki w celu rozwiązania tych problemów. Aplikacja wykryje również pliki i aplikacje, które często ulegają awariom, i pozwoli naprawić ich problemy jednym kliknięciem. Kliknij tutaj teraz, aby rozpocząć:

Bayes Error
Errore Di Bayes
Bayes Fehler
Erro De Bayes
베이즈 오류
Erreur De Baies
Bayes Fout
Bayes Fel
Oshibka Bajesa
Error De Bayes
