Fitxer:Naive Bayes Classifier.gif

El contingut de la pàgina no s'admet en altres llengües.
De la Viquipèdia, l'enciclopèdia lliure

Naive_Bayes_Classifier.gif ‎(451 × 359 píxels, mida del fitxer: 1,02 Mo, tipus MIME: image/gif, en bucle, 60 fotogrames, 30 s)

Descripció a Commons

Resum

Descripció
English: A "Naive Bayes Classifier" is a simple and computationally inexpensive way to estimate how likely it is that a certain combination of features can be attributed to a given class. As more measurements are fed to the classifier, the estimate is updated.
Data
Font https://twitter.com/j_bertolotti/status/1123268194758811648
Autor Jacopo Bertolotti
Permís
(Com reutilitzar aquest fitxer)		 https://twitter.com/j_bertolotti/status/1030470604418428929

Mathematica 11.0 code

n = 20;
red[z_] := {Opacity[z], Red};
purple[z_] := {Opacity[z], Purple};
cyan[z_] := {Opacity[z], Cyan}
pop1 = RandomVariate[MultinormalDistribution[{3, 4}, {{1, 1}, {1, 2}}], n];
pop2 = RandomVariate[MultinormalDistribution[{6, 4}, {{0.5, 0}, {0, 1}}], n];
pop3 = RandomVariate[MultinormalDistribution[{6, 8}, {{2, 0}, {0, 0.5}}], n];

meas = RandomSample[Join[pop1, pop2, pop3]];
meascol = Table[Which[MemberQ[pop1, meas[[j]]], 1, MemberQ[pop2, meas[[j]]], 2, MemberQ[pop3, meas[[j]]], 3], {j, 1, Dimensions[meas][[1]]}]
plots = Table[
   p1 = Count[meascol[[1 ;; j]], 1]/j;
   \[Mu]x1 = Mean@Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 1]][[All, 1]];
   \[Mu]y1 = Mean@Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 1]][[All, 2]];
   \[Sigma]x1 = Sqrt[Total[(Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 1]][[All, 1]] - \[Mu]x1)^2]/(p1*j)];
   \[Sigma]y1 = Sqrt[Total[(Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 1]][[All, 2]] - \[Mu]y1)^2]/(p1*j)];
   p1x = If[\[Sigma]x1 == 0, 0, PDF[NormalDistribution[\[Mu]x1, \[Sigma]x1], x]];
   p1y = If[\[Sigma]y1 == 0, 0, PDF[NormalDistribution[\[Mu]y1, \[Sigma]y1], y]];
   p2 = Count[meascol[[1 ;; j]], 2]/j;
   \[Mu]x2 = Mean@Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 2]][[All, 1]];
   \[Mu]y2 = Mean@Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 2]][[All, 2]];
   \[Sigma]x2 = Sqrt[Total[(Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 2]][[All, 1]] - \[Mu]x2)^2]/(p2*j)];
   \[Sigma]y2 = Sqrt[Total[(Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 2]][[All, 2]] - \[Mu]y2)^2]/(p2*j)];
   p2x = If[\[Sigma]x2 == 0, 0, PDF[NormalDistribution[\[Mu]x2, \[Sigma]x2], x]];
   p2y = If[\[Sigma]y2 == 0, 0, PDF[NormalDistribution[\[Mu]y2, \[Sigma]y2], y]];
   p3 = Count[meascol[[1 ;; j]], 3]/j;
   \[Mu]x3 = Mean@Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 3]][[All, 1]];
   \[Mu]y3 = Mean@Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 3]][[All, 2]];
   \[Sigma]x3 = Sqrt[Total[(Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 3]][[All, 1]] - \[Mu]x3)^2]/(p3*j)];
   \[Sigma]y3 = Sqrt[Total[(Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 3]][[All, 2]] - \[Mu]y3)^2]/(p3*j)];
   p3x = If[\[Sigma]x3 == 0, 0, PDF[NormalDistribution[\[Mu]x3, \[Sigma]x3], x]];
   p3y = If[\[Sigma]y3 == 0, 0, PDF[NormalDistribution[\[Mu]y3, \[Sigma]y3], y]];
   Legended[Show[
   ContourPlot[p1*p1x*p1y, {x, 0, 10}, {y, 0, 10}, ColorFunction -> red, PlotRange -> All, PlotPoints -> 50] ,
     ContourPlot[p2*p2x*p2y, {x, 0, 10}, {y, 0, 10}, ColorFunction -> purple, PlotRange -> All, PlotPoints -> 50] ,
     ContourPlot[p3*p3x*p3y, {x, 0, 10}, {y, 0, 10}, ColorFunction -> cyan, PlotRange -> All, PlotPoints -> 50]
     ,
     Graphics[{PointSize[0.02], Black, Point[Join[Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 1]], Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 2]], Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 3]]]], 
       PointSize[0.015], Red, Point[Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 1]]], Purple, Point[Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 2]]], Cyan, Point[Extract[meas, Position[meascol[[1 ;; j]], 3]]]}]
     , PlotRange -> All, FrameLabel -> {"Feature 1", "Feature 2"}, LabelStyle -> {Bold, Black}
     ], SwatchLegend[{Red, Purple, Cyan}, {"Class Lucas", "Class B", "Class C"}] ]
   , {j, 1, n*3}];

Llicència

Jo, el titular dels drets d'autor d'aquest treball, el public sota la següent llicència:
Creative Commons CC-Zero L'ús d'aquest fitxer és regulat sota les condicions de Creative Commons de CC0 1.0 lliurament al domini públic universal.
La persona que ha associat un treball amb aquest document ha dedicat l'obra domini públic, renunciant en tot el món a tots els seus drets de d'autor i a tots els drets legals relacionats que tenia en l'obra, en la mesura permesa per la llei. Podeu copiar, modificar, distribuir i modificar l'obra, fins i tot amb fins comercials, tot sense demanar permís.

Llegendes

Afegeix una explicació d'una línia del que representa aquest fitxer
A Naive Bayes Classifier updating its estimate while more data is fed to it.

Elements representats en aquest fitxer

representa l'entitat

Historial del fitxer

Cliqueu una data/hora per veure el fitxer tal com era aleshores.

Data/horaMiniaturaDimensionsUsuari/aComentari
actual10:46, 1 maig 2019Miniatura per a la versió del 10:46, 1 maig 2019451 × 359 (1,02 Mo)BertoUser created page with UploadWizard

Les 2 pàgines següents utilitzen aquest fitxer:

Ús global del fitxer

Utilització d'aquest fitxer en altres wikis:

Metadades

Aquest fitxer conté informació addicional, probablement afegida per la càmera digital o l'escàner utilitzat per a crear-lo o digitalitzar-lo. Si s'ha modificat posteriorment, alguns detalls poden no reflectir les dades reals del fitxer modificat.

Obtingut de «https://ca.wikipedia.org/wiki/Fitxer:Naive_Bayes_Classifier.gif»