Ocr tizimlari xaqida maʼlumot bering?

Naive Bayes usuli
Oddiy Bayes usuli - bu Bayes teoremasiga asoslangan tasniflashning ehtimollik usuli. Bu matnni tasniflash va spamni filtrlash uchun tez-tez ishlatiladigan oddiy va samarali usul. Usul ob'ekt xususiyatlarining bir-biridan mustaqil ekanligi haqidagi taxminga asoslanadi, shuning uchun u "sodda" deb ataladi.
Naive Bayesian usulining asosiy g'oyasi shundan iboratki, kuzatuvlar to'plamini hisobga olgan holda, biz gipoteza (masalan, sinf yoki toifa) ehtimolini kuzatishlar ehtimoli va gipotezaning oldingi ehtimoli asosida baholashimiz mumkin. Misol uchun, matn tasnifida bizda elektron pochta xabarlari to'plami bo'lishi mumkin va biz ularning spam yoki yo'qligini aniqlashni xohlaymiz. Biz elektron pochta xabarlarida ma'lum so'z yoki iboralarning chastotasini kuzatishimiz sifatida va elektron pochta spam bo'lish ehtimolini faraz sifatida ishlatishimiz mumkin.
Naive Bayesian usuli quyidagicha amalga oshiriladi:
1. Birinchidan, biz gipotezaning oldingi ehtimolini aniqlashimiz kerak, ya'ni har qanday kuzatishlar amalga oshirilgunga qadar gipotezaning to'g'ri bo'lish ehtimoli.
2. Keyinchalik, biz gipoteza asosida kuzatuvlar ehtimolini hisoblaymiz.
3. Nihoyat, kuzatishlar berilgan gipotezaning orqa ehtimolini hisoblash uchun Bayes teoremasidan foydalanamiz.
4. Biz har bir gipotezaning posterior ehtimolini solishtiramiz va ob'ektning sinfi yoki toifasi sifatida eng yuqori ehtimoli bo'lganini tanlaymiz.
Naive Bayesian usuli tasniflashning sodda va samarali usuli bo'lib, uni amalga oshirish oson. Biroq, uning aniqligiga xususiyatlarning mustaqilligi ta'sir qilishi mumkin. Shuning uchun uni qaror daraxtlari, tasodifiy o'rmon va SVM kabi ilg'or modellardan foydalanish orqali yaxshilash mumkin.
Xulosa qilib aytish mumkinki, sodda Bayes usuli - bu Bayes teoremasiga asoslangan tasniflashning ehtimollik usuli. Bu matnni tasniflash va spamni filtrlash uchun tez-tez ishlatiladigan oddiy va samarali usul. U gipotezaning oldingi ehtimolini, gipotezada berilgan kuzatuvlar ehtimolini va gipotezaning keyingi ehtimolini hisoblash uchun Bayes teoremasidan foydalanadi. Biroq, xususiyatlarning mustaqilligi tufayli uning aniqligi ta'sir qilishi mumkin, shuning uchun uni yanada ilg'or modellar yordamida yaxshilash mumkin.