پاورپوینت طبقه‌بندهای مبتنی‌بر تئوری بیز

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت طبقه‌بندهای مبتنی‌بر تئوری بیز دارای ۵۵ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی پاورپوینت طبقه‌بندهای مبتنی‌بر تئوری بیز،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن پاورپوینت طبقه‌بندهای مبتنی‌بر تئوری بیز :

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل : powerpoint (..ppt) ( قابل ویرایش و آماده پرینت )
تعداد اسلاید : ۵۵ اسلاید

قسمتی از متن powerpoint (..ppt) :

طبقه‌بندهای مبتنی‌بر تئوری بیز
Classifiers based on Bayes Decision Theory
حسین منتظری کردی
دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر
دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل
پاییز ۹۱
رئوس مطالب
۱- تئوری تصمیم بیز
۲- توابع تمایز و سطوح تصمیم
۳- طبقه‌بندی بیزین برای توزیع‌های نرمال
۴- تخمین توابع چگالی احتمال نامعلوم
۵- قاعده نزدیکترین همسایه
۶- شبکه‌های بیزین
۱- تئوری تصمیم بیز
هدف طراحی طبقه‌بندی جهت قراردادن یک الگوی ناشناس در محتمل‌ترین کلاس
فرض M کلاس از ۱ ، ۲ ، …، M موجود بوده و یک بردار ویژگی ناشناس x داریم.
M احتمال شرطی بصورت P( i | x ), i =1, 2, …, M را تشکیل می‌دهیم، این توابع احتمال شرطی را احتمالات پسین نیز می‌نامند
هر احتمال‌پسین بیانگر میزان تعلق بردار x به کلاس i می‌باشد
محتمل‌ترین کلاس می‌تواند برابر اندیس احتمال شرطی بیشینه باشد و x به آن تعلق دارد
کار طراحی با تخمین توابع چگالی احتمال ( pdf ) از روی بردارهای ویژگی مجموعه داده آموزش شروع می‌شود
برای سادگی، مسئله دو کلاسه را در نظر بگیرید ( ۱ ، ۲ ) و احتمال‌ پیشین اتفاق هر کلاس نیز معلوم فرض می‌شود
حتی اگر اینگونه نبود، به آسانی قابل تخمین‌زدن می‌باشند (غیر دقیق)
توابع چگالی احتمال شرطی کلاس، P( x | i ), i =1, 2 ، بیانگر توزیع هر بردار ویژگی در کلاس مربوطه، قابل تخمین توسط داده آموزش؛ این تابع بعنوان تابع همانندی ( likelihood function ) نیز شناخته می‌شود
طبق قاعده بیز
قاعده طبقه‌بندی بیز
با جایگزینی قاعده بیز در رابطه طبقه‌بندی، داریم
همانطور که می‌بینیم، به P( x ) در رابطه نهایی احتیاجی نیست و اگر احتمال پیشین وقوع کلاسها را برابر در نظر بگیریم داریم: