سیستم پیشنهادی الگوریتم تئوری بیز در داده‌کاوی

سیستم پیشنهادی الگوریتم تئوری بیز در داده‌کاوی

طبقه‌بندی کننده تئوری بیز و فیلتر کردن مشارکتی باهم یک سیستم پیشنهادی ایجاد می‌کنند که با استفاده از یادگیری ماشین و فن‌های داده‌کاوی اطلاعات نامشهود را فیلتر می‌کند و پیش‌بینی می‌کند آیا کاربر منبع خاصی را می‌خواهد یا نه.  

طبقه‌بندی و کاربرد تئوری بیز

انواع طبقه‌بندی الگوریتم دسته‌بندی بیز ساده

انواع طبقه‌بندی الگوریتم دسته‌بندی بیز ساده Naive Bayes: بسته به نوع داده هر ویژگی، روش متفاوتی موردنیاز است. به‌طور خاص، داده‌ها برای تخمین پارامترها از یکی از سه توزیع احتمال استاندارد استفاده می‌شوند. در مورد متغیرهای طبقه‌ای، مانند تعداد یا برچسب‌ها، می‌توان از توزیع چندجمله‌ای استفاده کرد. اگر متغیرها باینری باشند، مانند بله / خیر یا درست / غلط، می‌توان از توزیع دوجمله‌ای استفاده کرد. اگر یک متغیر عددی باشد، مانند اندازه‌گیری، اغلب از توزیع گوسی استفاده می‌شود. 

ویژگی‌های بارز الگوریتم دسته‌بندی بیز

ویژگی‌های بارز الگوریتم دسته‌بندی عبارت‌اند از:

پیش‌بینی آنی (Real-time prediction):به خاطر پیاده‌سازی ساده و محاسبات سریع آن می‌توان از آن برای پیش‌بینی‌های آنی استفاده کرد. 

الگوریتم دسته‌بندی بیز

الگوریتم دسته‌بندی بیز ساده (Naive Bayes Algorithm)

روش بیز روشی برای دسته‌بندی پدیده‌ها بر اساس احتمال وقوع یا عدم وقوع یک پدیده است. این روش یکی از ساده‌ترین الگوریتم‌های پیش‌بینی در جهان به شمار می‌رود و نکته مهم در مورد این الگوریتم این است که در عین سادگی دقت قابل قبولی هم دارد که هر دو از مزیت‌های آن به شمار می‌روند. 

انتخاب ویژگی

زمانی که در یک سازمان، موسسه یا هر شرکت دیگر، داده‌های کلان وارد بانک اطلاعاتی مجموعه می‌شوند؛ نرم‌افزارهای داده‌کاوی وارد عمل شده و با استفاده از الگوهای مشخصی که از قبل تعریف گردیده است؛  

پیدایش و انواع شبکه های عصبی

پیدایش شبکه‌های عصبی مصنوعی

مغر انسان به اذعان بسیاری از دانشمندان پیچیده‌ترین سیستمی است که تاکنون در کل گیتی مشاهده‌شده و موردمطالعه قرارگرفته است؛ اما این سیستم پیچیده نه ابعادی در حد کهکشان دارد و نه تعداد اجزای سازنده‌اش بیشتر از پردازنده‌های ابررایانه‌های امروزی است.