- Page 1 and 2:
Agnieszka Nowak - Brzezińska
- Page 3 and 4:
Każdy obiekt traktowany jest jako
- Page 5 and 6:
Klasyfikacja bayesowska, to metoda
- Page 7 and 8:
Koncepcja sieci Bayesa wynika wpros
- Page 9:
Wejście: • Rozważana populacja
- Page 12 and 13:
Ze zbioru treningowego obliczamy: P
- Page 14 and 15:
Thomas Bayes (ur. ok. 1702 w Londyn
- Page 16:
Jeśli A i B są prostymi zdarzenia
- Page 19 and 20:
Siecią Bayesa nazywamy skierowany
- Page 21 and 22:
Pod pojęciem sieci Bayesowskiej ro
- Page 23 and 24:
Rozkład prawdopodobieństw zapisuj
- Page 25 and 26:
zdefiniowanie zmiennych, zdefiniowa
- Page 27 and 28:
Przykład: jakie są szanse zdania
- Page 29 and 30:
P(A) 0.20 P(D) 0.30 P(N) 0.20 A D P
- Page 31 and 32:
Reguła łańcuchowa: z def. P(X 1
- Page 33 and 34:
Prawdopodobieństwo Zaliczenia 74%
- Page 35 and 36:
Jeśli się przygotowaliśmy, to ja
- Page 37 and 38:
Dodajemy wierzchołki decyzyjne (Po
- Page 39 and 40:
A - pogoda (słonecznie/pochmurno/d
- Page 41 and 42:
A a1 0.25 a2 0.25 a3 0.25 a4 0.25 P
- Page 43 and 44:
A a1 0.25 a2 0.25 a3 0.25 a4 0.25 P
- Page 45 and 46:
Jakie są szanse zdania ustnego egz
- Page 47 and 48:
Jak prawdopodobne jest zdanie egzam
- Page 55 and 56: SMILE Zestaw klas C++ implementują
- Page 57: Węzły bez poprzedników są opisa
- Page 66 and 67: Rozważmy osobę, która spędza sp
- Page 68 and 69: Otrzymane wyniki (kolor fioletowy n
- Page 70: Sieci bayesowskie - efektywne narz
- Page 75 and 76: Jeśli wiemy, że kulek czerwonych
- Page 77 and 78: To spróbujmy ustalić jaka ona bę
- Page 79: Tylko dla cech jakościowych Tylko
- Page 84 and 85: Zakładając, że zmienne niezależ
- Page 86 and 87: Teraz podobnie zrobimy w przypadku
- Page 88: Jakie będzie prawdopodobieństwo k
- Page 94 and 95: Wyznaczanie odległości obiektów:
- Page 96 and 97: Oblicz odległość punktu A o wsp
- Page 98: 1. porównanie wartości zmiennych
- Page 106: Znajdujemy więc k najbliższych s
- Page 117: Schemat algorytmu: Poszukaj obiekt