এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
Théorème de Bayes
Formule mathématique permettant de calculer la probabilité conditionnelle d'un événement sachant qu'un autre événement s'est produit, fondement théorique des classificateurs Naïve Bayes.
Indépendance conditionnelle
Hypothèse simplificatrice du Naïve Bayes stipulant que les caractéristiques sont indépendantes entre elles sachant la classe, malgré que cette hypothèse soit souvent violée en pratique.
Vraisemblance (Likelihood)
Probabilité d'observer les caractéristiques données sachant une classe spécifique, calculée comme produit des probabilités individuelles dans le modèle Naïve Bayes.
Probabilité a priori
Probabilité initiale d'appartenance à une classe avant d'observer les caractéristiques, estimée à partir des fréquences relatives des classes dans l'ensemble d'entraînement.
Probabilité a posteriori
Probabilité mise à jour d'appartenance à une classe après observation des caractéristiques, résultat final du calcul Bayesien utilisé pour la classification.
Evidence
Terme normalisateur du théorème de Bayes représentant la probabilité marginale d'observer les caractéristiques, souvent omis dans la classification comparative.
Classificateur Multinomial Naïve Bayes
Variante du Naïve Bayes optimisée pour les caractéristiques discrètes et les comptes d'occurrences, particulièrement efficace pour la classification de textes et l'analyse de documents.
Classificateur Gaussien Naïve Bayes
Variante assumant que les caractéristiques suivent une distribution normale, adaptée aux données continues et aux attributs numériques dans l'espace feature.
বার্নোলি নাইভ বেইজ শ্রেণীবিভাজক
বৈশিষ্ট্যগুলিকে বাইনারি ভেরিয়েবল হিসেবে বিবেচনা করে যা একটি বৈশিষ্ট্যের উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি নির্দেশ করে, কীওয়ার্ড-ভিত্তিক নথি শ্রেণীবিভাজনের জন্য আদর্শ।
ল্যাপ্লেস স্মুথিং
শূন্য সম্ভাবনা এড়ানোর জন্য গণনায় একটি ধ্রুবক যোগ করে নিয়মিতকরণের কৌশল, নাইভ বেইজে শর্তাধীন সম্ভাবনা অনুমানের সময় অপরিহার্য।
জেনারেটিভ মডেল
এক ধরনের মডেল যা ডেটা এবং লেবেলের যৌথ বন্টন P(X,Y) শেখে, নতুন নমুনা তৈরি করা এবং শর্তাধীন সম্ভাবনা গণনা করা সম্ভব করে।
এক্সপেক্টেশন ম্যাক্সিমাইজেশন (EM)
লুকানো ভেরিয়েবল সহ মডেলগুলিতে প্যারামিটার অনুমানের জন্য পুনরাবৃত্তিমূলক অ্যালগরিদম, কখনও কখনও লুকানো ভেরিয়েবল সহ নাইভ বেইজের বৈচিত্র্য প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
লগ-স্কোর
লগ-সম্ভাবনা ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক গুণমান মূল্যায়নকারী মেট্রিক, নাইভ বেইজে সম্ভাবনার গুণফল গণনা করার সময় সংখ্যাসূচক আন্ডারফ্লো এড়ায়।
সরলতা অনুমান
বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে স্বাধীনতার সরলীকরণ অনুমান যা অবাস্তব হলেও দক্ষ গণনা এবং শ্রেণীবিভাজনে প্রায়শই ভাল ব্যবহারিক কর্মক্ষমতা ermöglicht।
বৈশিষ্ট্য ভেক্টর
একটি পর্যবেক্ষণের বৈশিষ্ট্যগুলির ভেক্টর উপস্থাপনা, মৌলিক উপাদান যার উপর নাইভ বেইজে শর্তাধীন সম্ভাবনার গণনা কাজ করে।
শর্তাধীন সম্ভাবনা বন্টন
একটি প্রদত্ত শ্রেণী দেওয়া বৈশিষ্ট্যগুলির সম্ভাবনা বর্ণনা করে এমন ফাংশন, নাইভ বেইজ পদ্ধতিতে প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য স্বাধীনভাবে মডেল করা হয়।
Rapport de vraisemblance
Ratio des probabilités conditionnelles entre différentes classes, utilisé dans les implémentations efficaces de Naïve Bayes pour éviter les calculs redondants.
Classification multiclasse
Extension naturelle de Naïve Bayes au-delà de la classification binaire, utilisant le théorème de Bayes pour calculer les probabilités postérieures de chaque classe possible.
Estimation de densité par noyau
Méthode non-paramétrique alternative pour estimer les distributions de probabilités dans Naïve Bayes lorsque les hypothèses gaussiennes ne sont pas valides.