Понимание байесовских методов

Обучение с учителем в R: классификация

Brett Lantz

Instructor

Оценка вероятности

Карта местоположений

Вероятность события A обозначается P(A)

  • P(работа) = 23 / 40 = 57,5%
  • P(магазин) = 4 / 40 = 10,0%
Обучение с учителем в R: классификация

Совместная вероятность и независимые события

Диаграммы Венна

Совместная вероятность событий A и B обозначается P(A и B)

  • P(работа и вечер) = 1%
  • P(работа и день) = 20%
Обучение с учителем в R: классификация

Условная вероятность и зависимые события

Диаграммы Венна

Условная вероятность событий A и B обозначается P(A | B)

  • P(A | B) = P(A и B) / P(B)
  • P(работа | вечер) = 1 / 25 = 4%
  • P(работа | день) = 20 / 25 = 80%
Обучение с учителем в R: классификация

Прогнозирование с помощью наивного Байеса

# 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)
Обучение с учителем в R: классификация

Давайте потренируемся!

Обучение с учителем в R: классификация

Preparing Video For Download...