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bayes classifiers
Exemples avec "bayes classifiers" et leurs traductions en coréen
Naive Bayes classifiers can handle an arbitrary number of independent variables whether continuous or categorical.
Naive Bayes 분류자는 연속 또는 범주형 여부에 관계없이 임의의 수의 독립 변수를 처리할 수 있습니다.
In spite of their naive design and apparently over-simplified assumptions, naive Bayes classifiers have worked quite well in many complex real-world situations.
순진한 디자인과 지나치게 단순화 된 가정에도 불구하고, 순진한 Bayes 분류자는 많은 복잡한 실제 상황에서 꽤 잘 작동했습니다.
In 2004, an analysis of the Bayesian classification problem showed that there are sound theoretical reasons for the apparently implausible efficacy of naive Bayes classifiers.
2004 년의 한 분석 은 나이브 베이즈 분류의 이러한 능력에 명확한 이론적인 이유가 있음을 보여 주었다.
For some types of probability models, naive Bayes classifiers can be trained very efficiently in a supervised learning setting.
첫째, 일부의 확률 모델에서 나이브 베이즈 분류는 지도 학습 (Supervised Learning) 환경에서 매우 효율적으로 훈련 될 수 있다.
Despite their naive design and apparently oversimplified assumptions, naive Bayes classifiers have worked quite well in many complex real-world situations.
셋째, 간단한 디자인과 단순한 가정에도 불구하고, 나이브 베이즈 분류는 많은 복잡한 실제 상황에서 잘 작동한다.
Autres résultats
The naive Bayes classifier combines this model with a decision rule.
나이브 베이즈 분류는 이 확률 모델과 결정 규칙을 조합 한 것이다.
The naive Bayes classifier combines this model with a decision rule.
나이브 베이즈 분류기는 그 모델에 결정규칙을 합친 것이다.
The assumptions on distributions of features are called the event model of the Naive Bayes classifier.
특성의 분포에 대한 여러 가정들은 나이브 베이즈 분류 이벤트 모델이라고 불린다.
Building a naive Bayes classifier, which has lots of uses in making complicated problems less complicated as it seems
순진한 Bayes 분류기를 구축, 이는이 보인다 복잡한 문제가 덜 복잡 제작에 사용하는 많은있다
Naïve Bayes classifier assumes that the presence of a particular feature in a class is not related to the presence of any other characteristic.
간단히 말해서, Naive Bayes 분류기는 클래스에서 특정 피처의 존재가 다른 피처(보기)의 존재와 관련이 없다고 가정합니다.
I am trying to understand MLE, MAP and naive Bayes classifier, but it's difficult to understand the differences without some numerical example.
우리의 데이터가 다음과 같이 보이는 경우: 나는 MLE, MAP 및 순진한 Bayes 분류기를 이해하려고 노력하고 있지만 몇 가지 숫자 예없이 차이점을 이해하기가 어렵습니다.
Even though these features depend on the existence of the other features, a naive Bayes classifier considers all of these properties to independently contribute to the probability that this fruit is an apple.
이러한 기능은 다른 특징의 존재에 따라, 비록 순진한 베이즈 분류자가이 과일 사과 일 확률을 개별적으로 기여할 이러한 속성의 모두 고려 합니다.
For example, the naive Bayes classifier will make the correct MAP decision rule classification so long as the correct class is more probable than any other class.
예를 들어, 올바른 클래스가 다른 클래스 보다 확률이 높을 가능성이 더 크기 때문에, 나이브 베이즈 분류는 올바른 MAP 결정 규칙에 따른 분류를 할 수 있다.
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Synonymes et analogies de "bayes classifiers" en anglais
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