Machine learningMachine learning

بیزی نایو بیز (Bayesian Naive Bayes)

نایو بیز بیزی (Bayesian Naive Bayes) یک رویکرد کاملاً بیزی را برای پارامترهای طبقه‌بندی‌کننده کلاسیک نایو بیز به کار می‌گیرد: به جای تخمین توزیع‌های مشروط به کلاس با استفاده از حداکثر درست‌نمایی، این روش پیشین‌های مزدوج (معمولاً دیریکله برای داده‌های طبقه‌ای یا گاوسی-گاما برای داده‌های پیوسته) را بر روی پارامترها قرار می‌دهد و آنها را انتگرال‌گیری می‌کند. این کار منجر به تولید توزیع‌های پسین پیش‌بینانه می‌شود که به طور طبیعی عدم قطعیت را کمی‌سازی کرده و از بیش‌برازش بر روی مجموعه داده‌های کوچک جلوگیری می‌کند.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

منابع

  1. Murphy, K. P. (2012). Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Ch. 3, 4). MIT Press. ISBN: 978-0-262-01802-9
  2. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 8). Springer. ISBN: 978-0-387-31073-2

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 3). Fully Bayesian Naive Bayes Classifier. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/bayesian-naive-bayes

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

ارجاع‌شده در

ScholarGateBayesian Naive Bayes (Fully Bayesian Naive Bayes Classifier). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/machine-learning/bayesian-naive-bayes · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026