베이지안 예제

Posted by on kol. 2, 2019 in Nekategorizirano | 0 comments

베이지안 필터링을 사용하면 “테스트 결과”(특정 단어의 존재)를 감안할 때 메시지가 실제로 스팸일 가능성을 예측할 수 있습니다. 분명히 “비아그라”와 같은 단어는 일반 단어보다 스팸 메시지에 나타날 확률이 높습니다. 베이지안 통계는 많은 분석가의 점화 된 마음에 이해할 수없는 남아 계속. 기계 학습의 놀라운 힘에 놀란 우리 중 많은 사람들이 통계에 충실하지 않게되었습니다. 우리의 초점은 기계 학습을 탐구로 좁혀졌다. 사실이 아닌가요? 그것은 다른의 결함을 해결하여 실제 문제를 완화하기 위해 두 철학이 병합되는 높은 시간입니다. 이 시리즈의 파트 II는 MCMC(마르코프 체인 몬테 카를로) 알고리즘을 사용하는 치수 감소 기술에 초점을 맞춥니다. 파트 III는 처음부터 베이지안 회귀 모델을 작성하고 R에서 그 결과를 해석하는 것을 기반으로 합니다. 그래서, 파트 II로 시작하기 전에,이 문서에 대한 제안 / 피드백을 갖고 싶습니다.

블랙리스트에 기반한 스팸 필터링은 결함이 있습니다 – 너무 제한적이고 거짓 긍정이 너무 큽니다. 그러나 베이지안 필터링은 우리에게 중간 지점을 제공합니다 – 우리는 확률을 사용합니다. 메시지의 단어를 분석할 때 스팸일 가능성을 계산할 수 있습니다(예/아니요 결정을 내리는 대신). 메시지에 스팸이 될 확률이 99.9%인 경우 필터가 점점 더 많은 메시지로 학습됨에 따라 특정 단어가 스팸 메시지로 이어지는 확률을 업데이트합니다. 고급 베이지안 필터는 다른 데이터 포인트로 행의 여러 단어를 검사할 수 있습니다. 이 블로그주셔서 감사합니다. 나는 그것을 좋아하고 나는 개념 베이지안에 대해 이해합니다. 나는 R에서 연습 할 수 있고 나는 뭔가를 볼 수 있습니다.

안녕하세요, 라탐에서 인사. 나는 이것을 좋아했다. 당신은 우리에게 베이지안 통계에 대한 좋은 간단한 설명을 제공했습니다. 저를 도와주세요, 나는 아직 다음 부분을 찾지 못했습니다. 여기에서 먼저 베이지안 통계의 기본을 이해합니다. 베이즈 정리는 조건부 확률 위에 구축되어 베이지안 추론의 중심부에 자리 잡고 있습니다. 지금 자세히 이해합시다. 확률 문제는 놀랍고 직관적이지 않은 결과를 산출하는 것으로 악명이 높습니다. 한 가지 유명한 예또는 한 쌍의 예는 다음과 같은 데, 많은 현대 기계 학습 기술이 베이즈의 정리에 의존합니다. 예를 들어 스팸 필터는 베이지안 업데이트를 사용하여 이메일의 단어가 주어진 전자 메일인지 스팸인지 여부를 확인합니다. 또한 ppp-값 계산 또는 의료 결과 해석과 같은 통계의 많은 특정 기술은 Bayes의 정리를 사용하여 가설을 업데이트하는 데 기여하는 방법에 대해 가장 잘 설명합니다. 이 문서의 끝으로, 당신은 베이지안 통계와 관련 개념에 대한 구체적인 이해를해야합니다.

1770년대, 토마스 베이즈는 `베이즈 정리`를 선보였다. 수세기가 지난 후에도 `베이지안 통계`의 중요성은 사라지지 않았습니다. 사실, 오늘이 주제는 세계 최고의 대학 중 일부에서 큰 깊이에서 가르치고있다. 이 아이디어로, 나는 베이지안 통계에이 초보자 가이드를 만들었습니다. 나는 예제와 함께 간단한 방식으로 개념을 설명하기 위해 노력했다. 기본 확률 및 통계에 대한 사전 지식이 바람직합니다. 통계와 확률에 대한 포괄적인 낮은 값을 얻으려면 이 과정을 확인해야 합니다. 우리가 실제로 베이지안 통계를 탐구하기 전에, 우리는 자주주의 통계를 이해하는 몇 분을 보낼 수 있습니다, 우리 대부분이 건너 통계의 더 인기있는 버전과 그에 내재 된 문제.