Naive Bayesian learner. The Naive B

Naive Bayesian learner. The Naive Bayesian learner makes
the simplifying assumption that all the attributes are
independent.
Data Driven Bayesian learner. The complex Bayesian
learner as implemented by Hugin attempts to learn
the structure of the network by looking at the correlation
between the attributes. Once the structure has
been determined data can then be used to determine
the node probability tables. The strength of a correlation
required to trigger the joining of two nodes can
be adjusted.
Expert constructed Bayesian network. When expert knowledge
of a given domain is to be represented as a BN
the usual process is for the domain expert(s) and BN
expert(s) to jointly construct the BN. If suYcient data
are available then the NPTs can be directly learnt and
then adjusted if required. However, when there is
insuYcient data to learn the NPTs these must also be
obtained from the expert(s).
K-nearest neighbour. K-nearest neighbour learners use a
likeness approach to prediction. That is, they look at
the instances most like the test case and usually have
some voting method by which the prediction is

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผู้เรียนทฤษฎี naive ทำให้ผู้เรียนทฤษฎี Naiveอัสสัมชัญ simplifying ที่แอตทริบิวต์อิสระข้อมูลทฤษฎีควบคุมผู้เรียน ทฤษฎีซับซ้อนผู้เรียนที่ดำเนินการ โดย Hugin พยายามเรียนรู้โครงสร้างของเครือข่ายโดยความสัมพันธ์ของการระหว่างแอททริบิวต์ เมื่อมีโครงสร้างการกำหนดข้อมูลสามารถถูกใช้เพื่อกำหนดตารางความน่าเป็นโหน ความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์เพื่อทริกเกอร์การรวมของสองโหนดสามารถปรับปรุงผู้เชี่ยวชาญสร้างเครือข่ายทฤษฎี เมื่อความรู้ของโดเมนที่กำหนดจะแสดงเป็นพันตัวเป็นกระบวนการปกติโดเมน expert(s) และพันexpert(s) ร่วมสร้าง BN. ถ้าข้อมูล suYcientจะพร้อมใช้งานแล้ว NPTs สามารถจะตรงเรียนรู้ และจากนั้น ปรับปรุงหากจำเป็น อย่างไรก็ตาม เมื่อมีข้อมูล insuYcient NPTs เหล่านี้ต้องมีการเรียนรู้ได้รับจากการ expert(s)K ใกล้เพื่อนบ้าน K ใกล้เรียน neighbour ใช้เป็นวิธีการคล้ายการคาดเดา นั่นคือ พวกเขาดูอินสแตนซ์เช่นกรณีทดสอบมากที่สุด และมักจะบางวิธีลงคะแนนเสียงซึ่งเป็นการคาดเดา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เรียนแบบเบย์ไร้เดียงสา เรียนแบบเบย์ไร้เดียงสาทำให้
สมมติฐานง่ายที่คุณลักษณะทั้งหมดที่มี
อิสระ
ข้อมูลขับเคลื่อนเรียนแบบเบย์ คชกรรมซับซ้อน
ผู้เรียนเป็นดำเนินการโดย Hugin พยายามที่จะเรียนรู้
โครงสร้างของเครือข่ายโดยดูที่ความสัมพันธ์
ระหว่างคุณลักษณะ เมื่อโครงสร้างได้
รับข้อมูลที่กำหนดนั้นจะสามารถใช้ในการกำหนด
ตารางน่าจะเป็นโหนด ความแข็งแรงของความสัมพันธ์
ที่จำเป็นในการก่อให้เกิดการเข้าร่วมของสองโหนดสามารถ
มีการปรับ
ผู้เชี่ยวชาญสร้างเครือข่ายแบบเบย์ เมื่อความรู้จากผู้เชี่ยวชาญ
ของโดเมนที่กำหนดจะได้รับการแสดงเป็น BN
กระบวนการปกติคือสำหรับผู้เชี่ยวชาญโดเมน (s) และ BN
ผู้เชี่ยวชาญ (s) เพื่อร่วมกันสร้าง BN ถ้าข้อมูล suYcient
ที่มีอยู่แล้ว NPTS สามารถเรียนรู้ได้โดยตรงและ
ตั้งค่าแล้วถ้าจำเป็นต้องใช้ แต่เมื่อมี
ข้อมูลที่จะเรียนรู้ insuYcient NPTS เหล่านี้จะต้อง
ได้รับจากผู้เชี่ยวชาญ (s)
K-ใกล้เพื่อนบ้าน K-ใกล้เรียนเพื่อนบ้านใช้
วิธีการคล้ายคลึงกับการคาดการณ์ นั่นคือพวกเขามองไปที่
อินสแตนซ์มากที่สุดเช่นกรณีทดสอบและมักจะมี
วิธีการลงคะแนนโดยที่บางคนทำนายเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ไร้เดียงสา Bayesian การเรียนรู้ ผู้เรียนแบบไร้เดียงสาทำให้
สมมติว่าคุณสมบัติทั้งหมดจะง่ายขึ้น

ข้อมูลขับเคลื่อนแบบอิสระ ผู้เรียน ที่ดำเนินการโดยผู้เรียนเป็นแบบ

hugin ความพยายามที่จะเรียนรู้โครงสร้างของเครือข่าย โดยดูความสัมพันธ์
ระหว่างแอตทริบิวต์ เมื่อกำหนดโครงสร้างได้
ข้อมูลจากนั้นจะสามารถใช้เพื่อตรวจสอบ
โหนด ความน่าจะเป็น ตาราง ความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์
ต้องเรียกรวมสองโหนดสามารถปรับขึ้น
.
ผู้เชี่ยวชาญคชกรรมเครือข่าย เมื่อความรู้ของผู้เชี่ยวชาญ
ของโดเมนจะให้แสดงเป็น %
กระบวนการปกติสำหรับผู้เชี่ยวชาญ ( s ) และ BN
ผู้เชี่ยวชาญ ( s ) เพื่อร่วมกันสร้างเช่นกัน ถ้า
ข้อมูล suycient ที่มีอยู่แล้ว npts สามารถเรียนรู้และ
โดยตรงปรับได้ตามต้องการ อย่างไรก็ตาม เมื่อมีข้อมูล insuycient เรียน

npts เหล่านี้จะต้องได้รับจากผู้เชี่ยวชาญ ( s )
ละเพื่อนบ้าน ละเพื่อนบ้านผู้เรียนใช้
อุปมาวิธีการพยากรณ์ นั่นคือพวกเขามองที่กรณีส่วนใหญ่ชอบ

ในกรณีทดสอบและมักจะมีบางเสียงวิธีที่ทำนายคือ