Sınıflandırma 4 - Naive Bayes (Veri Madenciliği Teorik 5)

[@Pillow_Gaming-vc8hm]

Hocam çok teşekkür ederiz güzel anlatımınız için emeğinize sağlık

[@huseyinsimsek3734]

Çok güzel açıklamışsınız hocam emeğinize sağlık.

[@GencBorsac]

teşekkürler

Tesekkurler hocam, cok yardimci oldu.

[@soyermert]

YL dersi için çok faydalı oldu. Teşekkürler.

[@ragpulay7944]

Merhaba, 11:00 'de X'in Ci durumundakinin tersi (condition değiştirilme durumu) teker teker toplanıyor demişsiniz, ancak formülde aynı ifadenin (X|Ci)'nin çarpılması şeklinde verilmiş. O kısmı dediklerinizle uyumsuz oldu, anlayamadım.

[@ufukdoganyldz1178]

çok bilgilendirici bir video teşekkür ederim. fakat video da yan kısımlar pek çıkmamış acaba örneği aldığınız pdf in linkini verebilir misiniz.

[@sefakahraman6399]

Hocam yüreginize saglik

[@emrullahakturk898]

Hocam şahanesinizz

[@berke4606]

kod soldan sağa doğru okunduğu için eğer bilgisayar alıp almamasını ilk öncül olarak kullanacaksak P() olasılık fonksiyonunun içine yazmamız gereken ilk değer yaş veyahut gelir kıyaslaması değil, bilgisayarın alınıp alınmadığı olması gerekmez mi? aksi takdirde örneğin, 30 yaşından küçük 5 kişi var ve bunların 2si almış, oran 2/5 yani 0.4 olur. Kaçırdığım nokta nedir? teşekkürler

[@erencankayaa7975]

aynen bi yanlışklık yapılmış

[@keepcontinue]

bilgisayarın alınma şartının altında 30 yaşından küçüklerin bilgisayar alma oranını soruyor orda o da 0.22'dir diye düşünüyorum

[@ilyasziyaoglu]

Hocam koşullu olasılıklarda bazen her etiket için en az bir tane 0 elde ettiğimizde koşullu olasılıkların çarpımı sıfır çıkıyor ve sonuç elde ederken önceliklendirme yapamıyorum. Bu durum için bir çözüm var mı ? Veya nasıl yaparsam daha doğru bir sonuç elde ederim? Species=Iris-setosa: 0.33663366336633666 Species=Iris-versicolor: 0.2871287128712871 Species=Iris-virginica: 0.37623762376237624 PetalLenCm=1

[@muhammedgul]

0 olan değere 1 eklenir, hem problem çözülür hem sonuç çok fazla etkilenmemiş olur: datascience.stackexchange.com/questions/15526/how-to-handle-a-zero-factor-in-naive-bayes-classifier-calculation