Podcast
Questions and Answers
ما هو الهدف من قاعدة 베يز في فصل التصنيف الإحصائي؟
ما هو الهدف من قاعدة 베يز في فصل التصنيف الإحصائي؟
ما هو الفرق الرئيسي بين_Methods_الإحصائية والطرق غير البارامترية؟
ما هو الفرق الرئيسي بين_Methods_الإحصائية والطرق غير البارامترية؟
ما هو المبدأ الأساسي لخوارزمية KNN؟
ما هو المبدأ الأساسي لخوارزمية KNN؟
ما هو الهدف من استخدام قاعدة 베يز في التصنيف الإحصائي؟
ما هو الهدف من استخدام قاعدة 베يز في التصنيف الإحصائي؟
Signup and view all the answers
ما هو مبدأ عمل خوارزمية ك NN؟
ما هو مبدأ عمل خوارزمية ك NN؟
Signup and view all the answers
ما هو الاسم المُستخدم لطريقة التصنيف الإحصائي الم आधار على قاعدة 베يز؟
ما هو الاسم المُستخدم لطريقة التصنيف الإحصائي الم आधار على قاعدة 베يز؟
Signup and view all the answers
ما هو الهدف من استخدام خوارزمية KNN في التصنيف الإحصائي؟
ما هو الهدف من استخدام خوارزمية KNN في التصنيف الإحصائي؟
Signup and view all the answers
ما هو السبب الرئيسي لشعبية الطرق غير البارامترية في التصنيف الإحصائي؟
ما هو السبب الرئيسي لشعبية الطرق غير البارامترية في التصنيف الإحصائي؟
Signup and view all the answers
ما هو مصطلح لطريقة تصنيف البيانات باستخدام قاعدة ベイズ؟
ما هو مصطلح لطريقة تصنيف البيانات باستخدام قاعدة ベイズ؟
Signup and view all the answers
ما هو الفارق الرئيسي بين الـ KNN والطرق الإحصائية الأخرى؟
ما هو الفارق الرئيسي بين الـ KNN والطرق الإحصائية الأخرى؟
Signup and view all the answers
Study Notes
تصنيف الصور الطبية
- لتصميم تصنيف画像، من الضروري وجود مجموعة تدريب من الصور.
- ي tồnایک بین التعلم الإشرافي والتعلم غير الإشرافي: • التعلم الإشرافي: حيث تكون الفئات معروفة. • التعلم غير الإشرافي: حيث تكون الفئات غير معروفة.
الفرق بين التصنيف والانحدار في التعلم الآلي
- التصنيف هو حول التنبؤ بتسمية، بينما الانحدار هو حول التنبؤ بقيمة عددية.
- في التصنيف، الهدف هو إسناد كل من متجهات الإدخال إلى واحدة من الفئات المحددة.
- في حالة الانحدار، الهدف هو إيجاد العلاقة بين متجهات الإدخال.
التصنيف الإحصائي
- هناك dva approachees إحصائيتين لتصنيف画像: PARAMETRIC وNON-PARAMETRIC: • طرق PARAMETRIC: تطلب توزيع الاحتمالات وتقدير المعلمات المنبثقة منهما مثل المتوسط والانحراف المعياري. • طرق NON-PARAMETRIC: لا تطلب أي افتراض لمعلمات السكان.
طرق PARAMETRIC
- في حالة وجود فئتين فقط، ω1 وω2، ومتجه خاص واحد، x.
- نقييم دالة كثافة الاحتمال لكل فئة، p(x|ω1) وp(x|ω2).
- نستخدم قاعدة بايز لتحديد الاحتمال الخلفي، P(ωi|x).
قاعدة بازي
- قاعدة بايز تربط الاحتمالات الخلفية بالاحتمالات الشرطية أو احتمالات الحدوث.
- P(ωi|x) = p(x|ωi) * P(ωi) / p(x).
طريقة K-NN
- K-NN هي خوارزمية بسيطة تsave جميع الحالات المتاحة وتصنف الحالات الجديدة بناءً على مقياس الشبهة (دالة المسافة).
- حالة ما تصنف بواسطة تصويت الأكثرية من جيرانها، مع تعيين الحالة إلى الفئة الأكثر شيوعا بين جيرانها K الأقرب.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Description
تعلم عن تصميم الف hồi لتصنيف الصور الطبية، والفرق بين التعلم الموجه وغير الموجه.
