Bayesian Makine Öğrenimi – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Bayesian Makine Öğrenimi
Bayes yöntemleri, makine öğrenimine olasılıksal bir yaklaşım sağlar. Bayesian çerçevesi, gözlemlediğimiz ve hakkında bazı hipotezler kurmak istediğimiz değerler için olasılık modellerini kullanarak verilerden çıkarımlar yapmamızı sağlar. Bayes teoremi, önceki olasılığa, gözlemlerin olasılığına ve gözlemsel verilerin hipoteze uyma olasılığına dayalı olarak bir hipotezin olasılığını (arka olasılık) hesaplamanın araçlarını sağlar.
P(H | D), belirli bir bağlam (hipotez H’nin arka olasılığı) verilen bir dizi gözlemsel veriye dayanan belirli bir hipotezin olasılığı olarak tanımlanır; P(D | H ) belirli bir hipotez verilen gözlemlerin olasılığıdır; P(H), D kanıtını (önceki olasılık) dikkate almadan önce, H hipotezinin içsel olasılığıdır; ve P(D), hipotezden bağımsız olarak normalleştirme sabiti olarak yorumlanabilen gözlemlerin olasılığıdır. Bayes kuralı bu nedenle ifadede gösterildiği gibi yeniden formüle edilebilir. Bu, hipotezin olasılığının, gözlemlenen verilerin olasılığı tarafından güncellendiği anlamına gelir.
Bayes kuralının makine öğrenimine pratik uygulaması oldukça basittir. Bir dizi H hipotezi ve bir dizi D gözlemsel veri verildiğinde, her H hipotezi için önceki ifadenin farklı örneklerini karşılaştırarak ve en büyük arka olasılığı (maksimum olarak da adlandırılır) tutan birini seçerek, D verilen en olası H hipotezini tahmin edebiliriz. a posteriori olasılık veya MAP).
Diyelim ki bir sınıflandırma problemimiz var. Sınıf değişkeni C ile gösterilir ve c , c , 12 değerlerini alabilir. n nitelik k ile temsil edilen bir veri örneği D düşünün A ,A ,…,A gözlemleri(a ,a ,…,a ) 12n 12m her D örneği için alınmıştır. D veri örneğinin her örneğinin c , c , …, c olarak sınıflandırıldığını varsayalım.
12k Yeni bir örneği sınıflandırmak için Bayes yaklaşımı daha sonra, eğitim veri seti verilen her sınıf için sonsal olasılığı hesaplayarak ve bunlardan maksimum a posteriori olasılığı tutan birini seçerek en olası hedef değeri (c tipinde bir sınıf değeri) atamak olacaktır.
NAIVE BAYES SINIFLANDIRMASI
Her ne kadar tam gelişmiş Bayesian kriteri uygulama fikri en çok araştırmak için bir hipotez uzayını analiz etmek için uygulanabilir hipotez kavramsal olarak çekicidir, genellikle pratik ayarlarda teslim edemez.
Eğitim verilerinden P(c )’yi başarılı bir şekilde tahmin edebilmemize rağmen, ortak olasılığın P(D | ci ) hesaplanması genellikle mümkün değildir: çok büyük bir eğitim veri setimiz olmadıkça, örnek uzayının küçük bir bölümünü temsil eden ve bu nedenle güvenilmez olan tahminlerle sonuçlanırız. Saf Bayes sınıflandırıcısı bu sorunu aşağıdaki varsayımları yaparak çözmeye çalışır:
Veri örneğinin nitelikleri arasında koşullu bağımsızlık. Bu, c verilen D’nin sonsal olasılığının, her bir özelliğin i sonsal olasılığının çarpımına eşit olduğu anlamına gelir.
Bayes teoremi nerede kullanılır
Bayesian istatistik
Reinforcement Learning örnek
Bayes teoremi nedir
Reinforcement Learning Nedir
Radial Basis function nedir
Makine Öğrenmesi Bayes
Bayes Teoremi Örnek
Her bir özniteliğin koşullu olasılıkları, N, Aj = aj özniteliği ve sınıf değerinin ci olduğu eğitim örneklerinin sayısıdır; ve Ni, sınıf değeri c olan eğitim örneklerinin sayısıdır. Önsel olasılıklar P(c) bilinmiyorsa, olasılıkları frekans dağılımlarının örnek veri setinden çizilerek de tahmin edilebilirler.
Bu varsayımlar, eğitim verilerinden tahmin edilmesi gereken farklı koşullu olasılık terimlerinin sayısını önemli ölçüde azaltma etkisine sahiptir. Saf Bayes sınıflandırıcısının kullanımını göstermek için, Mitchell’den (1997) uyarlanan Tablo 1’deki örneği göz önünde bulundurun. Tenis oynamak için hava koşullarını bildiren kayıtlarla uğraşıyoruz. Görev, daha önce toplanan verilerden öğrenerek, yeni hava raporlarına dayalı olarak tenis oynama şansını tahmin edebilen bir sınıflandırıcı oluşturmaktır.
Koşullu olasılıklar, Tablo 1(d)’de gösterildiği gibi denklem uygulanarak tahmin edilebilir. Yeni bir hava durumu raporu için W={görünüm=yağmur, sıcaklık=sıcak, Nem=yüksek, rüzgarlı =yanlış} sınıflandırıcı hesaplar.
Saf Bayes sınıflandırması büyük bir basitleştirme yapsa da (koşullu bağımsızlık çok güçlü bir varsayımdır), pratikte genellikle daha karmaşık algoritmalarla iyi rekabet eder.
BAYEZİ İNANÇ AĞLARI
Bayes inanç ağları (BBN’ler), hesaplama açısından yoğun optimal Bayes sınıflandırıcısı ve aşırı basitleştirilmiş saf Bayes yaklaşımı ile karşılaştırıldığında, yolun ortası yaklaşımını takip eder.
Bir BBN, nitelikler arasındaki bir dizi nedensel ilişki ve bunlarla ilgili ortak olasılıklar ile birlikte bir dizi koşullu bağımsızlık varsayımını belirterek bir dizi özelliğin olasılık dağılımını tanımlar. Bu şekilde kullanıldığında, BBN’ler, belirli bir alan hakkında korelasyonlara veya mesafe ölçümlerine dayalı görselleştirmelerden çok daha fazla bilgi sağlama potansiyeline sahip, olasılık teorisine dayalı güçlü bir bilgi temsili formalizmiyle sonuçlanır.
Grafik Model Oluşturma
Bir Bayes ağındaki ilişkiler kümesi, her düğümün bir grup koşullu olasılığın eklendiği bir değişkeni temsil ettiği, yönlendirilmiş bir döngüsel olmayan grafik (DAG) aracılığıyla modellenebilir. X1, X2, …, Xn değişkenlerinden oluşan bir set verildiğinde, grafiğin her bir düğümünün değişkenlerin her birini temsil ettiği ve yayların yaylar arasındaki ilişkiyi temsil ettiği bir yönlendirilmiş asiklik grafik (DAG) oluşturulur. Çarpım olasılık kuralı hatırlatılarak, ortak olasılık dağılımı şöyle yazılabilir.
Grafik yapısına ek olarak, modelin parametrelerinin belirtilmesi gerekir. Bu, her düğümde koşullu olasılık dağılımını belirtmemiz gerektiği anlamına gelir. Değişkenler ayrık ise, bu, alt düğümün, ebeveynlerinin her bir değer kombinasyonu için farklı değerlerinin her birini alma olasılığını listeleyen bir tablo olarak gösterilebilir.
Bayes İnanç Ağlarında Çıkarım
İnanç ağı formüle edildikten sonra, olasılıksal çıkarım için, yani ağ nitelikleri (düğümler) ile ilgili olasılıksal ifadeler yapmak için kullanılabilir. Bir BBN, ortak bir olasılık dağılımını benzersiz bir şekilde tanımladığından, herhangi bir olasılık, ortak olasılık dağılımı belirlenerek ve koşullandırma ve marjinalleştirme gibi temel olasılık kuralları uygulanarak ağdan hesaplanabilir.
Daha önce belirtildiği gibi, bir BBN ağdaki öznitelikler kümesi için ortak bir olasılık dağılımını belirlediğinden, Bayes ağı prensipte herhangi bir ilgi olasılığını hesaplamak için kullanılabilir. Ancak birçok değişkenli problemler için bu yaklaşım pratik değildir.
Pearl’ün mesaj iletme algoritması (1988), tek başına bağlı DAG’ler (hiçbir düğüm çiftinin birden fazla yola sahip olmadığı grafikler) için gelişmiş bir yaklaşım sağlar. Yeni kanıt, komşu düğümlere mesajlar göndererek ağ üzerinden yayılır. Yaylar aracılığıyla, iletişim kanalları olarak hareket eden düğümler, ağ tarafından tanımlanan ortak olasılık dağılımı ve o ana kadar elde edilen kanıtlar hakkında bilgi sağlayan mesajlar gönderir.
Algoritma, mesajların orijinal BBN’yi eşleyen bir bağlantı ağacında iletildiği birden çok bağlı DAG’ye genişletildi. Ayrıca, Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) örneklemesine veya değişken yöntemlere dayanan birkaç yaklaşık algoritma geliştirilmiştir.
Bayes teoremi nedir Bayes teoremi nerede kullanılır Bayes Teoremi Örnek Bayesian istatistik Makine Öğrenmesi Bayes Radial Basis function nedir Reinforcement Learning Nedir Reinforcement Learning örnek