TAILIEUCHUNG - Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 5 - Văn Thế Thành

Bài giảng "Nhập môn trí tuệ nhân tạo - Chương 5: Phân lớp Bayes" trình bày các nội dung: Phân lớp Bayes - Tại sao, tính xác suất a a-posteriori, phân lớp Naive Bayesian, phân lớp Naive Bayesian - Giả thiết độc lập, độ chính xác trong phân lớp,. Mời các bạn tham khảo. | Phân lớp Bayes 1 Phân lớp Bayes Tại sao 1 Học theo xác suất o tính các xác suất rõ ràng cho các giả thiết o một trong những hướng thiết thực cho một số vấn đề thuộc loại học Có tăng trưởng o mỗi mẫu huấn luyện có thể tăng giảm dần khả năng đúng của một giả thiết o tri thức ưu tiên có thể kết hợp với dữ liệu quan sát 2 1 Phân lớp Bayes Tại sao 2 Dự đoán theo xác suất o dự đoán nhiều giả thiết trọng số cho bởi khả năng xảy ra của chúng Chuẩn o Ngay cả khi các phương pháp Bayes khó trong tính toán chúng vẫn có thể cung cấp một chuẩn để tạo quyết định tới ưu so những phương pháp khác 3 Phân lớp Bayes Bài toán phân lớp có thể hình thức hóa bằng xác suất a-posteriori P C X xác suất mẫu X x1 . xk thuộc về lớp C Ví dụ I class .v I outlook sunny windy true . Ý tưởng gán cho mẫu X nhãn phân lớp là C sao cho P C X là lớn nhất 4 2 m r r Ấ . J Tính xác suât a-posteriori Định lý Bayes P C V P Q-P C P V P V là hằng số cho tất cả các lớp P C tần số liên quan của các mẫu thuộc lớp C C sao cho P C A lớn nhất C sap cho P J C -P C lớn nhất Vấn đề tính P V C là không khả thi 5 Phân lớp Naive Bayesian Thừa nhận Naive sự độc lập thuộc tính P x7 . X C P x7 C .VC Nếu thuộc tính thứ i là rời rạc P xJC được ước lượng bởi tần số liên quan của các mẫu có giá trị Xị cho thuộc tính thứ i trong lớp C Nếu thuộc tính thứ i là liên tục P xJC được ước lượng thông qua một hàm mật độ Gaussian Tính toán dễ dàng trong cả hai trường hợp 6

• Kỹ thuật lập trình
• Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo
• Phân lớp Bayes
• Phân lớp Naive Bayesian
• Độ chính xác trong phân lớp
• Tính xác suất a a posteriori
• Vai trò trí tuệ nhân tạo
• Tính chất của một thuật toán
• Kỹ thuật tìm kiếm
• Khoa học máy tính
• Khái niệm về Trí tuệ nhân tạo
• Lập trình hệ thống
• kinh tế chính trị học
• học thuyết kinh tế
• sách kinh tế học
• tài liệu học đại học
• giáo trình trí tuệ nhân tạo
• tài liệu trí tuệ nhân tạo
• bài giảng trí tuệ nhân tạo
• tổng quan về trí tuệ nhân tạo
• Nhập môn học máy
• Cây quyết định
• Logic hình thức
• Phương pháp tìm kiếm mù
• Thuật giải
• Bài toán taci
• Bài toán Tháp Hà Nội
• Tri tuệ nhân tạo
• nghiên cứu Tri tuệ nhân tạo
• hệ thống Tri tuệ nhân tạo
• thiết kế Tri tuệ nhân tạo
• tìm hiểu Tri tuệ nhân tạo
• Các bài toán thỏa rằng buộc
• Phương pháp tìm kiếm thỏa rằng buộc
• Phân loại tri thức
• Phương pháp biểu diễn tri thức
• Máy học
• Học bằng cách xây dựng cây định danh
• Mạng Bayes
• Phân bố xác suất
• Luật phân bố xác suất
• Suy diễn sử dụng logic
• Không gian trạng thái
• Các phương pháp tìm kiếm mù
• Phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin
• Thuật toán Gen
• Các chiến lược tìm kiếm có đối thủ
• Phương pháp sử dụng chiến lược Minimax
• Tiêu chuẩn đánh giá thuật toán tìm kiếm
• Quy tắc suy diễn
• Thuật toán học cây quyết định
• Cây tìm kiếm
• Chiến lược tìm kiếm tối ưu
• Logic mệnh đề
• Logic vị từ
• Biểu diễn tri thức
• Lập luận tiến
• Lập trình Prolog
• Bài giảng công nghệ thông tin
• Tập bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• ngành AI
• Artificial Intelligent
• Tìm kiếm theo Heuristic
• Các kỹ thuật tìm kiếm
• Biểu diển tri thức
• Hệ thống thông tin
• Bài giảng Nhập môn công nghệ thông tin
• Nhập môn công nghệ thông tin và truyền thông
• An toàn thông tin
• Nhập môn công nghệ thông tin
• Công nghệ thông tin
• Công nghệ truyền thông
• Khoa học dữ liệu