ساخت پاوپوینت با هوش مصنوعی
کم تر از 5 دقیقه با هوش مصنوعی کافه پاورپوینت ، پاورپوینت بسازید
برای شروع ساخت پاورپوینت کلیک کنید
شما در این مسیر هستید :خانه / محصولات / Powerpoint / دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی طبقهبندی بیزین برای توزیع‌های نرمال(کد13483)
سفارش انجام پاورپوینت - بهترین کیفیت - کم ترین هزینه - تحویل در چند ساعت 09164470871 ای دی e2proir
دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی طبقهبندی بیزین برای توزیع‌های نرمال(کد13483)
شناسه محصول و کد فایل : 13483
نوع فایل : Powerpoint پاورپوینت
قابل ویرایش تمامی اسلاید ها دارای اسلاید مستر برای ویرایش سریع و راحت تر
امکان باز کردن فایل در موبایل - لپ تاپ - کامپیوتر و ...
با یک خرید میتوانید بین 342000 پاورپینت ، 25 پاورپوینت را به مدت 7 روز دانلود کنید
فایل های مشابه شاید از این ها هم خوشتان بیاید !!!!
دانلود پاورپوینت آشنایی با شیوه زایمان سزارین و مراقبتهای معمول نوزاد در اتاق زایمان و بعد از آن (کد13488)
دانلود پاورپوینت آشنایی با روش های مهم و متداول خصوصی سازی و بررسی نتایج و آثار حاثل از خصوصی سازی و کاهش تصدی گری دولت (کد13482)
دانلود پاورپوینت آشنایی با استاندارد های درست نمونه گیری,جمع آوری و انتقال نمونه به آزمایشگاه (کد13471)
توضیحات محصول دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی طبقهبندی بیزین برای توزیع‌های نرمال(کد13483)
دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی طبقهبندی بیزین برای توزیع‌های نرمال
\nطبقهبندهای مبتنی‌بر تئوری بیز Classifiers based on Bayes Decision Theory
\n\nعنوان های پاورپوینت :
\n\nتحلیل و بررسی طبقهبندی بیزین برای توزیع‌های نرمال
\nطبقهبندهای مبتنی‌بر تئوری بیز Classifiers based on Bayes Decision Theory
\nرئوس مطالب
\n1- تئوری تصمیم بیز
\n2- توابع تمایز و سطوح تصمیم
\n3- طبقهبندی بیزین برای توزیع‌های نرمال
\n4- تخمین توابع چگالی احتمال نامعلوم
\n5- قاعده نزدیکترین همسایه
\n6- شبکههای بیزین
\n\n \n\n \n\n\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nرابطهقبلی، تابع pdf را با میانگین N تابع‌گوسی با مراکز متفاوت برحسب مجموعه آموزش تقریب می‌زند\n\nکوچکتر کردن h، یعنی شبیهتر شدن شکل تابع گوسی به یک تابع دلتا بمرکزیت میانگین\n\nدر این روش، تعداد توابع گوسی مرتبط با تعداد نقاط بوده و مقدار h نیز توسط کاربر تعیین می‌شود. ولی در EM، تعداد توابع گوسی بطور مستقل از تعداد نقاط آموزش با یک روش بهینهسازی تعیین می‌گردد\n\nروش پارزن یک تخمین‌گر بدون بایاس مستقل از اندازه داده، N، میباشد. برای N ثابت، h کوچکتر موجب بیشتر شدن واریانس تخمین می‌شود\n\nاگر h ثابت باشد، آنگاه با افزایش N مقدار واریانس کاهش می‌یابد. چونکه نقاط فضای تخمین چگالتر می‌شود، لذا برای h کوچکتر با N بزرگتر تخمین بهتر میباشد\n\nملاحظات\n\nدر عمل با تعداد محدود داده، N، برای انتخاب مناسب بایستی یک مقایسه بین h و N انجام گیرد. یک روش انتخاب متوالی h جهت کمینه کردن خطای طبقهبندی\n\nبا افزایش ابعاد بردار ویژگی، مسئله کم بودن N بیشتر نمایان می‌شود و برخی از نواحی فضای ویژگی دارای نقاط پراکنده می‌شوند. لذا، برای حل این مشکل بهتر است از h متغیر استفاده شود (در نقاط پراکنده از h بزرگ)\n\nتخمین چگالی با k نزدیکترین همسایه (k nearest neighbor)\n\nدر تخمین پارزن، حجم اطراف نقطه x ثابت برابر hl درنظر گرفتهشد و لذا، تعداد kN از یک نقطه به نقطه دیگر بطور تصادفی دارای تغییر زیاد میباشد\n\nدر تخمین k نزدیکترین‌همسایه، نقش h و kN عوض می‌شود. مقدار kN =k ثابت و فاصله حجم اطراف x هر لحظه تنظیم می‌شود\n\nبنابراین، در سطوح کم چگال مقدار حجم بزرگ و در سطوح پر چگال مقدار حجم کوچک\n\nتخمین‌گر در روش k نزدیکترین همسایه بصورت\n\nاز نقطه نظر عملی، با ورود یک بردار ویژگی ناشناخته x فاصله آن تا تمامی بردارهای آموزش از همه کلاسها محاسبه می‌شود\n\n5- قاعده نزدیکترین همسایه\n\nدر ابتدا قاعده نزدیکترین همسایه برای یک بردار ویژگی x و یک اندازه فاصله بشرح زیر بیان می‌شود\n\n- برای N بردار آموزش، k همسایه نزدیکتر باتوجه به برچسب کلاسها تعیین می‌شوند. مقدار k برای مسئله دو کلاسه فرد و برای M کلاسه نبایستی مضرب صحیح از تعداد کلاس باشد.\n\n- در بین این k نمونه، تعداد بردارهای ki متعلق به ωi را تعیین می‌کنیم. بوضوح\n\n- بردار x به کلاس ωi با بیشترین ki اختصاص می‌یابد\n\nاندازههای فاصله نظیر اقلیدسی، ماهالانوبیس، قدرمطلق فاصله یا نرم یک (L1)، و ...\n\nبرای k = 1 سادهترین نوع الگوریتم بنام قاعده نزدیکترین همسایه (NN)، بعبارتی دیگر یک بردار ورودی ناشناس به برچسب کلاس نزدیکترین همسایه اختصاص می‌یابد\n\nبرای تعداد داده آموزشی کافی، این روش ساده دارای عملکرد مناسب میباشد و برای میل N به مقدار بینهایت، میزان خطای طبقهبندی برای NN به مقادیر زیر محدود می‌شود\n\nبصورت گرافیکی، گرهها مبین هر ویژگی بوده و والدین هر ویژگی، xi، اعضای Ai می‌باشند که با خطوط مستقیم به گره ویژگی ارتباط می‌یابند\n\nبا قاعده زنجیرهای، تخمین pdf با ابعاد کمتری صورت می‌گیرد و پیچیدگی محاسباتی کاهش می‌یابد\n\nروابط بالا، مبتنی‌بر فرضیات استقلال ویژگی‌ها نوشته شدهاند. بدیهی‌است می‌توان گرافهای دیگری نیز برای تخمین توابع چگالی احتمال بالا رسم نمود.\n\nطبقهبند Naive بیز حالت خاصی از شبکه بیزین با Ai= Ø میباشد\n\nشبکه بیزین یک گراف مستقیم مارپیچ (DAG) با رئوس مرتبط با هر ویژگی است\n\nتعیین کامل شبکه بیزین به دانستهای زیر نیاز دارد\n\n- احتمال گرههای ریشه (گرههایی که والدین نداشته باشند)\n\n- احتمالهای شرطی گرههای غیر ریشه\n\n- محاسبه احتمالهای توام با ضرب تمام احتمال‌های‌شرطی در احتمال‌های‌پیشین گرههای ریشه\n\nدر ابتدا قاعده نزدیکترین همسایه برای یک بردار ویژگی x و یک اندازه فاصله بشرح زیر بیان می‌شود\n\n5- قاعده نزدیکترین همسایه\n\nدر ابتدا قاعده نزدیکترین همسایه برای یک بردار ویژگی x و یک اندازه فاصله بشرح زیر بیان می‌شود\n\n- برای N بردار آموزش، k همسایه نزدیکتر باتوجه به برچسب کلاسها تعیین می‌شوند. مقدار k برای مسئله دو کلاسه فرد و برای M کلاسه نبایستی مضرب صحیح از تعداد کلاس باشد.\n\n- در بین این k نمونه، تعداد بردارهای ki متعلق به ωi را تعیین می‌کنیم. بوضوح\n\n- بردار x به کلاس ωi با بیشترین ki اختصاص می‌یابد\n\n \n\n \n\n30 تا 70 درصد پروژه | پاورپوینت | سمینار | طرح های کارآفرینی و توجیهی | پایان-نامه | پی دی اف مقاله ( کتاب ) | نقشه | پلان طراحی | های آماده به صورت رایگان میباشد ( word | pdf | docx | doc )
