Înțelegerea metodelor bayesiene

Supervised Learning în R: Clasificare

Brett Lantz

Instructor

Estimarea probabilității

Hartă locații

Probabilitatea lui A se notează P(A)

  • P(serviciu) = 23 / 40 = 57,5%
  • P(magazin) = 4 / 40 = 10,0%
Supervised Learning în R: Clasificare

Probabilitatea comună și evenimentele independente

Diagrame Venn

Probabilitatea comună a evenimentelor A și B se notează P(A și B)

  • P(serviciu și seară) = 1%
  • P(serviciu și după-amiază) = 20%
Supervised Learning în R: Clasificare

Probabilitatea condiționată și evenimentele dependente

Diagrame Venn

Probabilitatea condiționată a evenimentelor A și B se notează P(A | B)

  • P(A | B) = P(A și B) / P(B)
  • P(serviciu | seară) = 1 / 25 = 4%
  • P(serviciu | după-amiază) = 20 / 25 = 80%
Supervised Learning în R: Clasificare

Realizarea predicțiilor cu Naive Bayes

# building a Naive Bayes model
library(naivebayes)
m <- naive_bayes(location ~ time_of_day, data = location_history)

# making predictions with Naive Bayes
future_location <- predict(m, future_conditions)
Supervised Learning în R: Clasificare

Să exersăm!

Supervised Learning în R: Clasificare

Preparing Video For Download...