THUẬT TOÁN PH N LỚP NAIVE BAYES -Tìm hiểu phần định lý, -ví dụ minh họa -Tìm hiểu phần phân lớp, -ví dụ minh họa -Ưu điểm, nhược điểm, -ví dụ minh họa
Chắc chắn rồi, tôi rất hân hạnh giải đáp cho bạn về thuật toán phân lớp Naive Bayes!
Định lý Bayes: ĐỊnh lý Bayes là một công thức trong xác suất học để dự đoán xác suất của một sự kiện dựa trên các thông tin liên quan. Nếu biến ngẫu nhiên A và B không độc lập thì ta có:
P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)
Ví dụ minh họa cho Định lý Bayes: Giả sử bạn có một túi chứa 7 quả bóng xanh và 3 quả bóng đỏ. Nếu bạn lấy ngẫu nhiên một quả bóng, xác suất để bạn lấy được quả bóng xanh là 7/10= 0.7. Đỉnh lý Bayes sẽ giúp tính xác suất này dựa trên các thông tin liên quan.
Phần phân lớp trong Naive Bayes: Naive Bayes là một thuật toán phân lớp dựa trên định lý Bayes với các giả định đơn giản giữa các đặc trưng. Ý tưởng chính của Naive Bayes là đối với mỗi lớp học, xác định xác suất để một điểm dữ liệu cụ thể thuộc vào lớp học đó.
Ví dụ minh họa: Giả sử chúng ta đang xây dựng một hệ thống phân loại tin nhắn dựa trên Naive Bayes để xác định xem một tin nhắn có phải spam hay không. Chúng ta sẽ xác định xác suất của từng từ xuất hiện trong tin nhắn là spam, sau đó xác định xem tin nhắn bao nhiêu phần trăm có thể là spam.
Ưu điểm của Naive Bayes:
Nhược điểm:
Ví dụ minh họa: Khi sử dụng thuật toán Naive Bayes trong phân loại tin nhắn spam. Dữ liệu huấn luyện không chứa từ “OpenAI”, nên khi có một tin nhắn mới chứa từ “OpenAI”, Naive Bayes sẽ xác định xác suất là zero và không thể dự đoán đúng, điều này giới hạn hiệu suất chung của thuật toán.
Chúc may mắn trong quá trình tìm hiểu Naive Bayes, và nếu bạn quan tâm đến các kiến thức về AI, Machine Learning hay thậm chí là Deep Learning, hãy dành thời gian ghé thăm trituenhantao.io. Đảm bảo rằng bạn sẽ có thể tinh chỉnh bộ máy Bayes của mình thành một động cơ dự đoán "naïvely" mạnh mẽ!