پاورپوینت با موضوع شبکه‌های باور بیزی

پاورپوینت با موضوع شبکه‌های باور بیزی

قبل از خرید حتما توضیحات را کامل مطالعه نمایید

صفحه اصلی
راهنما
محصولات
درباره ما
قوانین
نقشه سایت
تماس با ما

پاورپوینت با موضوع شبکه‌های باور بیزی

10000 قیمت

پاورپوینت با موضوع شبکه‌های باور بیزی

پاورپوینت با موضوع شبکه‌های باور بیزی

 

 

 

 

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل : .ppt ( قابل ويرايش و آماده پرينت )

تعداد اسلاید : 31 اسلاید

قسمتی از متن .ppt :

شبکه‌های باور بیزی

مقدمه

در عمل پیاده‌سازی Bayes Optimal Classifier بسیار پرهزینه است.
همانگونه که دیدیم دسته‌بندی‌کننده Naive Bayes Classifier بر این اصل استوار بود که مقادیر ویژگی‌ها مستقل شرطی باشند. اما این یک شرط بسیار محدود کننده است که غالبا برآورده نمی‌شود.
شبکه‌های باور بیزی یاBayesian Belief Networks  که Bayes Nets هم نامیده می‌شود روشی است برای توصیف توزیع احتمال توام مجموعه ای از متغیرها.
BBN استقلال شرطی زیر مجموعه‌ای از متغیرها را قابل توصیف کرده و امکان ترکیب دانش قبلی درباره وابستگی متغیرها را با داده‌های آموزشی فراهم می‌اورد.

کاربرد BN 

تشخیص P(cause|symptom)=? 
پیش‌بینی P(symptom|cause)=?
دسته‌بندی
تصمیم‌گیری) در صورت وجود تابع ارزش(

مثال:
Speech recognition, Stock market, Text Classification, Computer troubleshooting, medical diagnostic systems,
real-time weapons scheduling, Intel processor fault diagnosis (Intel). generator monitoring expert system (General Electric) 
troubleshooting (Microsoft)

خواستگاه BN به ترکیب احتمال با سیستم‌های خبره بر می‌گردد و این زمینه یکی از کاربردهای مهم آنرا تشکیل می‌دهد.
BN  را می‌توان در بسیاری از کاربردهائی که سیستم‌های مبتنی بر دانش متداول مورد استفاده هستند، به کار برد. 
BN در مقایسه با شبکه‌های عصبی دارای مزایای زیر است:
می‌توان از اطلاعات افراد خبره در ساخت BN استفاده کرد.
فهم و توسعه ساختار BN ساده‌تر است.
BN می‌تواند با داده‌های ناقص نیز کار کند.


فهرست مطالب و اسلایدها:

مقدمه

مثال

کاربرد BN

استقلال شرطی

نمایش BN

توزیع احتمال توام

joint probability distribution     

مثال

نحوه ساخت BN

استنتاج توسط BN

استنتاج

حالت کلی

استنتاج

مثال

یادگیری یک BN

روشهای یادگیری BN

روشهای یادگیری ساختار BN

الگوریتم EM : یادگیری با داده‌های غیرقابل مشاهده

تخمین میانگین k تابع گاوسی

الگوریتمEM  برای تخمین میانگین k تابع گاوسی

اطلاعات ناقص


خرید

پرداخت آنلاین