Guest
Математика - - практика по Байесу конспект от YandexGPT 00:03 Введение в наивный байесовский классификатор • Преподаватель объясняет, что сегодня они будут изучать наивный байесовский классификатор, который применяется в машинном обучении для решения задач собеседования и прикладных задач. • Он также упоминает, что на лекциях по машинному обучению они изучали теорему Байеса, но не все лекции были посвящены этому. 04:24 Примеры использования наивного байесовского классификатора • Преподаватель приводит примеры использования наивного байесовского классификатора в медицине, где он может быть использован для определения, является ли пациент больным или здоровым, на основе ряда признаков. • Он также обсуждает, что в жизни часто приходится рассматривать сразу несколько признаков, а не только один, и приводит примеры таких задач, как классификация спама и не-спама. 14:41 Объяснение наивного байесовского классификатора • Преподаватель объясняет, что наивный байесовский классификатор основан на предположении о независимости признаков, что не всегда выполняется в реальной жизни. • Он также объясняет, как использовать теорему Байеса для оценки вероятности того, что объект относится к определенному классу, учитывая известные признаки. • В заключение, преподаватель обсуждает, что наивный байесовский классификатор может быть использован для классификации текстов, таких как медицинские документы или техническая документация. 19:36 Объяснение формулы • Автор объясняет, как работает формула, которая используется для определения вероятности заболевания ковидом у пациента. • Он приводит пример с набором симптомов, которые могут быть характерны для разных заболеваний, и объясняет, как использовать эту формулу для определения вероятности заболевания. 26:32 Классификация объектов • Автор объясняет, как использовать формулу для классификации объектов на основе их признаков. • Он приводит пример с тремя возможными состояниями: здоров, болен ковидом, болен другим заболеванием. • Он объясняет, как использовать формулу для определения вероятности каждого состояния и выбора наиболее вероятного класса для объекта. 37:55 Байесовский классификатор • В видео обсуждается байесовский классификатор, который оценивает вероятности принадлежности к классам на основе данных. • В примере рассматривается классификация мужчин и женщин на основе их роста, веса и размера ноги. 45:17 Оценка вероятностей • В реальных задачах оценка вероятностей может быть сложной задачей, особенно если данные не сбалансированы. • В видео предлагается использовать среднее значение и среднеквадратическое отклонение для оценки вероятностей. 48:21 Непрерывные данные • В случае непрерывных данных, таких как рост, вес и размер ноги, предполагается, что данные распределены по нормальному закону. • В этом случае плотность вероятности определяется как функция от признака. 56:23 Плотность и вероятность • Обсуждение плотности и вероятности для мужчин и женщин, используя данные о росте, весе и размере ноги. • Упоминается, что плотность - это вероятность, умноженная на площадь, и что для мужчин и женщин плотность разная. 01:09:33 Пример с классификацией документов • Пример использования наивного байесовского классификатора для классификации документов. • Создание датасета с примерами, каждый из которых имеет две координаты и метку класса. • Использование гауссового классификатора для обучения на имеющихся данных. 01:15:50 Классификация мужчин и женщин • В видео обсуждается, как разделить мужчин и женщин на основе их характеристик, таких как рост, вес и размер стопы. • Для этого используется метод классификации, который делит точки на классы, основываясь на их вероятностях принадлежности к каждому классу. 01:22:15 Линейный дискриминантный анализ • В видео объясняется, что линейный дискриминантный анализ (ЛДА) - это метод, который используется для разделения классов на основе их характеристик. • ЛДА предполагает, что вариационные матрицы для синего и красного классов одинаковы, и поэтому можно провести разделяющую прямую. 01:24:35 Вопросы и ответы • В конце видео обсуждаются вопросы и ответы на них. • В частности, обсуждается, как будет проходить экзамен, и какие темы будут включены в экзамен. • Также обсуждаются вопросы о том, как будет оцениваться экзамен и как будут меняться вопросы в следующем году. Весь плейлист:
