Séance de cours

Gaussian Naive Bayes & K-NN

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Description

Cette séance de cours couvre les sujets de Gaussiens Naive Bayes et K-voisins les plus proches (K-NN). L'instructeur commence par discuter des commentaires des élèves et de l'importance des améliorations axées sur les données. La séance de cours se penche sur la technique de classification probabiliste de Naïve Bayes, expliquant la probabilité antérieure et les modèles génératifs. Le concept d'indépendance conditionnelle est introduit, ainsi que la mise en œuvre de Gaussian Naive Bayes. L'instructeur explique également l'algorithme K-NN, en soulignant l'importance de choisir la bonne valeur pour K et la métrique de distance. La séance de cours se termine par des aperçus sur les défis des données de grande dimension et les considérations pour l'accord hyperparamétrique.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Mathématiques

Théorie des probabilités: Théorie des probabilités

Concepts associés (32)

Modèle génératif

vignette|Schéma représentant la différence entre un modèle discriminatif et un modèle génératif. En classement automatique un modèle génératif est un modèle statistique défini par opposition à un modèle discriminatif. Étant donné une variable X à laquelle il doit associer une autre variable Y, le modèle génératif cherchera à décrire la probabilité conditionnelle ainsi que la probabilité puis d'utiliser la formule de Bayes pour calculer la probabilité .

Probabilité a priori

Dans le théorème de Bayes, la probabilité a priori (ou prior) désigne une probabilité se fondant sur des données ou connaissances antérieures à une observation. Elle s'oppose à la probabilité a posteriori (ou posterior) correspondante qui s'appuie sur les connaissances postérieures à cette observation. Le théorème de Bayes s'énonce de la manière suivante : si . désigne ici la probabilité a priori de , tandis que désigne la probabilité a posteriori, c'est-à-dire la probabilité conditionnelle de sachant .

Bayesian probability

Bayesian probability (ˈbeɪziən or ˈbeɪʒən ) is an interpretation of the concept of probability, in which, instead of frequency or propensity of some phenomenon, probability is interpreted as reasonable expectation representing a state of knowledge or as quantification of a personal belief. The Bayesian interpretation of probability can be seen as an extension of propositional logic that enables reasoning with hypotheses; that is, with propositions whose truth or falsity is unknown.

Conditional independence

In probability theory, conditional independence describes situations wherein an observation is irrelevant or redundant when evaluating the certainty of a hypothesis. Conditional independence is usually formulated in terms of conditional probability, as a special case where the probability of the hypothesis given the uninformative observation is equal to the probability without. If is the hypothesis, and and are observations, conditional independence can be stated as an equality: where is the probability of given both and .

Probabilité

vignette|Quatre dés à six faces de quatre couleurs différentes. Les six faces possibles sont visibles. Le terme probabilité possède plusieurs sens : venu historiquement du latin probabilitas, il désigne l'opposé du concept de certitude ; il est également une évaluation du caractère probable d'un événement, c'est-à-dire qu'une valeur permet de représenter son degré de certitude ; récemment, la probabilité est devenue une science mathématique et est appelée théorie des probabilités ou plus simplement probabilités ; enfin une doctrine porte également le nom de probabilisme.

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