Naïve Bayes known with the advantag

Naïve Bayes known with the advantages of high efficiency and good classification accuracy and they have been widely used in many domains. However, the classifiers need complete data. Leng et al. [13] compared Naïve Bayes with common methods that have been used in dealing with missing data. Their research found that the Naïve Bayes method is more efficient and reliable [13]. Naïve Bayes is one of the most effective and efficient classification algorithms.
It is a simple probabilistic classifier based on applying Bayes' theorem with strong (naive) independence assumptions.
Naïve Bayes classifier is a straightforward, frequently used method for supervised learning.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Bayes หน่อมแน้มรู้จักกับประโยชน์ของประสิทธิภาพสูงและดีจำแนก ความถูกต้องและมีแพร่หลายในหลายโดเมน อย่างไรก็ตาม คำนามภาษาที่ต้องกรอกข้อมูล เล้งร้อยเอ็ด [13] เปรียบเทียบ Bayes หน่อมแน้มกับวิธีการทั่วไปที่ใช้ในการจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไป การวิจัยพบว่า วิธีการไร้เดียงสา Bayes ไว้ [13] Bayes หน่อมแน้มเป็นอัลกอริทึมการจัดประเภทมากที่สุดมีประสิทธิภาพ และอย่างใดอย่างหนึ่ง เป็นลักษณนาม probabilistic ง่ายที่อิงใช้ Bayes' ทฤษฎีบทสันนิษฐานความเป็นอิสระเข้มแข็ง (หน่อมแน้ม) ลักษณนาม Bayes หน่อมแน้มเป็นวิธีการตรงไปตรงมา มักใช้สำหรับดูแลการเรียนรู้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ไร้เดียงสา Bayes ที่รู้จักกันมีข้อได้เปรียบของการที่มีประสิทธิภาพสูงและความถูกต้องการจัดหมวดหมู่ที่ดีและพวกเขาได้ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในหลายโดเมน อย่างไรก็ตามลักษณนามต้องข้อมูลที่สมบูรณ์ เล้ง et al, [13] เมื่อเทียบซื่อๆเบส์ด้วยวิธีการทั่วไปที่มีการใช้ในการจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไป วิจัยของพวกเขาพบว่าวิธีการที่ไร้เดียงสา Bayes มีประสิทธิภาพมากขึ้นและเชื่อถือได้ [13] ไร้เดียงสา Bayes เป็นหนึ่งในขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดและมีประสิทธิภาพ.
มันเป็นลักษณนามน่าจะง่ายขึ้นอยู่กับการใช้ทฤษฎีบทของเบย์มีความแข็งแกร่ง (ไร้เดียงสา) สมมติฐานที่เป็นอิสระ.
ไร้เดียงสา Bayes ลักษณนามเป็นตรงไปตรงมา, วิธีการที่ใช้บ่อยสำหรับการเรียนรู้ภายใต้การดูแล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นาไตได้ Bayes รู้จักกับประโยชน์ของประสิทธิภาพและความถูกต้องของการจำแนกที่ดีและพวกเขามีการใช้กันอย่างแพร่หลายในหลายโดเมน อย่างไรก็ตาม คำลักษณนามเป็นข้อมูลที่สมบูรณ์ เล้ง et al . [ 13 ] เทียบนา ไตได้ Bayes กับวิธีการทั่วไปที่ใช้ในการจัดการกับข้อมูลที่หายไป การวิจัยพบว่าวิธีการ na ไตได้ Bayes มีประสิทธิภาพมากขึ้นและเชื่อถือได้ [ 13 ] นาไตได้เบย์เป็นหนึ่งในมีประสิทธิภาพมากที่สุดและมีประสิทธิภาพขั้นตอนวิธีการจำแนกมันเป็นเรื่องง่ายในการใช้ลักษณนามตามทฤษฎีบทของแข็งแรง ( ไร้เดียงสา ) ความเป็นอิสระของสมมติฐานนาไตได้ Bayes ลักษณนามคือตรงไปตรงมา มักใช้วิธีการเรียนรู้ ดูแล