एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
बेय्स प्रमेय
एक गणितीय सूत्र जो किसी घटना की सशर्त प्रायिकता की गणना करने की अनुमति देता है, यह जानते हुए कि दूसरी घटना घटी है, नेव बेय्स वर्गीकरणकर्ताओं का तात्विक आधार।
सशर्त स्वतंत्रता
नेव बेय्स की एक सरलीकरण धारणा जो कहती है कि विशेषताएं कक्षा को जानते हुए एक दूसरे से स्वतंत्र हैं, हालांकि यह धारणा व्यवहार में अक्सर उल्लंघित होती है।
संभाव्यता
किसी विशिष्ट वर्ग को जानते हुए दी गई विशेषताओं को देखने की प्रायिकता, नेव बेय्स मॉडल में व्यक्तिगत प्रायिकताओं के उत्पाद के रूप में गणना की जाती है।
पूर्व प्रायिकता
विशेषताओं को देखने से पहले किसी वर्ग से संबंधित होने की प्रारंभिक प्रायिकता, प्रशिक्षण सेट में वर्गों की सापेक्ष आवृत्तियों से अनुमानित।
उत्तर प्रायिकता
विशेषताओं के अवलोकन के बाद किसी वर्ग से संबंधित होने की अद्यतन प्रायिकता, वर्गीकरण के लिए उपयोग किए जाने वाले बेय्सियन गणना का अंतिम परिणाम।
प्रमाण
बेय्स प्रमेय का सामान्यीकरण पद जो विशेषताओं को देखने की सीमांत प्रायिकता का प्रतिनिधित्व करता है, अक्सर तुलनात्मक वर्गीकरण में छोड़ दिया जाता है।
बहुपदीय नेव बेय्स वर्गीकरणकर्ता
नेव बेय्स का एक रूप जो असतत विशेषताओं और घटनाओं की गणना के लिए अनुकूलित है, विशेष रूप से टेक्स्ट वर्गीकरण और दस्तावेज़ विश्लेषण के लिए प्रभावी।
गाऊसीयन नेव बेय्स वर्गीकरणकर्ता
एक रूप जो मानता है कि विशेषताएं एक सामान्य वितरण का पालन करती हैं, निरंतर डेटा और फीचर स्पेस में संख्यात्मक विशेषताओं के लिए उपयुक्त।
बरनौली नेइव बेयज़ क्लासिफ़ायर
एक प्रकार जो विशेषताओं को बाइनरी चर के रूप में मानता है जो किसी विशेषता की उपस्थिति या अनुपस्थिति दर्शाता है, कीवर्ड-आधारित दस्तावेज़ वर्गीकरण के लिए आदर्श है।
लाप्लास स्मूथिंग
एक नियमितीकरण तकनीक जो शून्य संभावनाओं से बचने के लिए गणना में एक निरंतर जोड़ती है, नेइव बेयज़ में सशर्त संभावनाओं का अनुमान लगाने में महत्वपूर्ण है।
जेनरेटिव मॉडल
डेटा और लेबल की संयुक्त वितरण P(X,Y) सीखने वाला मॉडल का प्रकार, नए नमूने उत्पन्न करने और सशर्त संभावनाओं की गणना करने की अनुमति देता है।
अपेक्षा अधिकतमकरण (EM)
छिपे हुए डेटा वाले मॉडल में पैरामीटर अनुमान के लिए पुनरावृत्त एल्गोरिथ्म, कभी-कभी छिपे हुए चर के साथ नेइव बेयज़ प्रकारों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाता है।
लॉग-स्कोर
लॉग-संभावनाओं का उपयोग करके भविष्यवाणी गुणवत्ता का मूल्यांकन करने वाली मेट्रिक, नेइव बेयज़ में संभावनाओं के गुणनफल की गणना के दौरान संख्यात्मक अंडरफ्लो से बचाता है।
नेइवता की धारणा
विशेषताओं के बीच स्वतंत्रता का सरलीकरण पोस्टुलेट, जो अवास्तविक होने के बावजूद, कुशल गणना और अक्सर वर्गीकरण में अच्छे व्यावहारिक प्रदर्शन की अनुमति देता है।
विशेषता वेक्टर
एक अवलोकन के गुणों का वेक्टर प्रतिनिधित्व, नेइव बेयज़ में सशर्त संभावनाओं की गणना करने वाला मूल तत्व।
सशर्त संभावना वितरण
दिए गए वर्ग को जानकर विशेषताओं की संभावना वर्णन करने वाला फ़ंक्शन, नेइव बेयज़ दृष्टिकोण में प्रत्येक विशेषता के लिए स्वतंत्र रूप से मॉडलिंग की गई।
संभावना अनुपात
विभिन्न कक्षाओं के बीच संभाव्यता अनुपात, जो Naïve Bayes के कुशल कार्यान्वयनों में अतिरिक्त गणनाओं से बचने के लिए उपयोग किया जाता है।
बहु-वर्ग वर्गीकरण
बायनरी वर्गीकरण के परे Naïve Bayes का प्राकृतिक विस्तार, बेयेस प्रमेय का उपयोग करके प्रत्येक संभावित वर्ग की बाद की संभावनाओं की गणना करता है।
कर्नल घनत्व अनुमान
Naïve Bayes में संभाव्यता वितरणों का अनुमान लगाने के लिए एक वैकल्पिक गैर-पैरामीट्रिक विधि जब गाऊसी धारणाएँ मान्य नहीं होती हैं।