WykÅad 3: Sieci Bayesa

More documents

Recommendations

Info

Jak prawdopodobne jest zdanie egzaminu gdy humor egzaminatora jest dobry ale przygotowanie studenta niestety fatalne ! ?
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: Jak prawdopodobne jest zdanie egzam
Page 56 and 57: Przedstawione na grafie zależnośc
Page 65 and 66: Sieć Bayesa
Page 67 and 68: Rozważmy osobę, która spędza sp
Page 69 and 70: ◦ Warstwa praca zawodowa, stanowi
Page 72: Naiwny klasyfikator bayesowski jest
Page 76 and 77: Jeśli więc czerwonych jest 20 a z
Page 78 and 79: Dlatego ostatecznie powiemy, że Pr
Page 83 and 84: Aby obliczyć P(diabetes=1) należy
Page 85 and 86: Zatem: Mając już prawdopodobieńs
Page 87 and 88: Możemy więc wyznaczyć P(X|diabet
Page 91: - jeden z algorytmów regresji niep
Page 95 and 96: Obiekty są analizowane w ten spos
Page 97 and 98: 9 8 B 7 6 5 4 3 A A B C 2 1 C 0 0 1
Page 101 and 102:
Najbliższy dla naszego obiektu „
Page 103:
Obiekt klasyfikowany podany jako os
Page 109:
Wyobraźmy sobie, że nie mamy 2 zm
show all

WykÅad 3: Sieci Bayesa

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?

WykÅad 3: Sieci Bayesa