การจำแนกประเภทโดยใช้กฎของเบย์ เป็นก

การจำแนกประเภทโดยใช้กฎของเบย์ เป็นการจาแนกประเภทโดยใช้หลักสถิติในการพยากรณ์ความน่าจะ เป็นของสมาชิก เรียกว่า ทฤษฎีของเบย์(Bayesian theorem)เป็นการเรียนรู้เพิ่มได้: ตัวอย่างใหม่ที่ได้มาถูกนามาปรับเปลี่ยนการแจกแจง ซึ่งมีผลต่อการเพิ่ม / ลดความน่าจะเป็น ทาให้มีการเรียนรู้ที่เปลี่ยนไป วิธีการนี้ตัวแบบจะถูกปรับเปลี่ยนไปตามตัวอย่างใหม่ที่ได้โดยผนวกกับ ความรู้เดิมที่มีการทานายค่าคลาสเป้าหมายของตัวอย่างใช้ความน่าจะเป็นมากที่สุดของทุกสมมติฐาน

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

Classification using the rules of the Bay is the main statistical categories, using Java naek to predict the probability of a Member referred to the theory of the Bay (Bayesian theorem) is to learn more: new example is Panama, modify the distribution which affects increase/reduce the probability of having to make the change to learn. This model will be modified according to the new samples by merging it with prior knowledge that has annulled its brokerage fees, for example, use a class sapao probability of each hypothesis.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

Classification using Bayes' rule. The classification by using statistics to predict the probability. A member of the so-called theory of the Bay (Bayesian. theorem) to learn more: new trailer that has been derived by adjusting the distribution. Which have the effect of increasing / decreasing probability. Learning to make a change. This model will be adapted to the new sample has annexed. Knowledge has to be the goal of the class is a probability sample, most of all assumptions.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

Classification by using the rules of the bay. A hot categorization using statistics in forecasting the probability as members, called ทฤษฎีของ Bay (Bayesian theorem) is a learning added:File ใหม่ ที่ ได้มา do นามา ปรับเปลี่ยน non-stick their proficiency and which medulla Mbox ทา ให้ มี การเรียนรู้, take that EOS วิธีการ นี้ ตัว แบบ. ถูกปรับ เปลี่ยน ไป ตามตัวอย่าง ใหม่ ที่ ได้ โดย ผนวก กับ EOS