Posterior probability หรือ P(B|A) ค

Posterior probability หรือ P(B|A) คือ ค่าความน่าจะเป็นที่ข้อมูลที่มีแอตทริบิวต์เป็น A จะมีคลาส B
Likelihood หรือ P(A|B) คือ ค่าความน่าจะเป็นที่ข้อมูลเทรนนิง ดาต้าที่มีคลาส C และมีแอตทริบิวต์ A โดยที่ A=a_(1 )∩ a_2… ∩ a_M และ M คือจำนวนแอตทริบิวต์ในเทรนนิง ดาต้า
Prior probability หรือ P(B) คือ ค่าความน่าจะเป็นของคลาส B แต่การที่แอตทริบิวต์ A=a_(1 )∩ a_2… ∩ a_M จะเกิดขึ้นในเทรนนิง ดาต้าอาจจะมีจำนวนน้อยมากหรือไม่มีรูปแบบของแอตทริบิวต์แบบนี้เกิดขึ้นเลย ดังนั้นจึงได้ใช้หลักการที่ว่าแต่ละแอตทริบิวต์ทุกตัวมีความเป็น independent ต่อกันทำให้สามารถเปลี่ยน P(A|B) ได้เป็น

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

Posterior probability, P (A | B) is the probability that the attribute data is class B, there will be A. Likelihood or P (A | B) is the probability that a train with da da C Ning class and there is an attribute A with A = a_ (1) and M ∩ ∩ a_M a_2 ... is the number of attributes in the train Ning da da. Prior probability P, or (B) is the probability of class B, but to attribute A = a_ (1) ∩ ∩ a_M a_2 ... occurs in train since there will probably be fewer da da or no format of this attribute occurs. Therefore, using the principle that each attribute are all independent of each other, you can change the P (A | B) is as.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

Posterior probability or P (B | A) is the probability that the attribute is a class A B
Likelihood or P (A | B) is the probability that the data TRAINING. Data with C-class and attribute A, where A = a_ (1) ∩ a_2 ... ∩ a_M and M is the number of attributes in TRAINING Data
Prior probability or P (B) is the probability of class B but that. attributes A = a_ (1) ∩ a_2 ... ∩ a_M occurs in Training. Data may be of little or no formatting attributes this to happen. Therefore, the principle that every individual attributes are independent from each other, making it possible to change the P (A | B) is.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

Posterior probability or P (B | A) is the probability that the data with the attribute is A have class B
.Likelihood or P (A | B) is the probability that the training data with C classes and attributes A without A = a _ (1) ∩ a_2... And ∩ a_M M is the number of attributes in the training data
.Prior probability or P (B) is the probability of the class B but that attribute A = a _ (1) ∩ a_2... ∩ a_M will occur in the training. Data may be of little or no form of attributes this to happen.Independent can change each other P (A | B) a
.