Naive-Based Classification

परिचय

• Naive-based classification एक supervised learning method है।
• इसका मुख्य कार्य classification है, जैसे email का spam और non-spam होना।
• यह Bayes Theorem पर आधारित है, जिसमें probability का महत्वपूर्ण रोल होता है।

Bayes Theorem

• यह theorem probability पर आधारित है।
• Naive का मतलब है कि जितने भी variables हैं वे आपस में independent होते हैं।

उदाहरण

• बैग की समस्या:
  • बैग 1: 2 red, 3 black
  • बैग 2: 4 red, 3 black
  • एक बॉल निकालने पर red होने की probability कैसे निकालें।
  • बैग 1 से red बॉल की probability = ( \frac{2}{5} )

Reverse या Cause Probability

• यदि एक बॉल red है, तो यह बैग 1 से आई है इसकी probability कैसे निकालें।
• Bayes Theorem का उपयोग करके इसको हल करें।

Naive Bayes Classification

• यह method multiple variables पर depend करता है।
• उदाहरण: एक email spam है या नहीं, इसे classify करने के लिए multiple factors लिए जाते हैं।

उदाहरण: COVID और Flu

• Sample data: fever का data
• Calculation के steps:
  • Fever "Yes" की probability
  • Fever "No" की probability
  • Conditional probability जैसे COVID और Fever दोनों "Yes" हैं।
• Data analysis करके final probability निकाली जाती है।

निष्कर्ष

• Naive Bayes Classification का उपयोग विभिन्न applications में किया जाता है।
• इसे आसानी से समझने और लागू करने के लिए multiple examples का सहारा लेना चाहिए।

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Naive Bayes Classification एक शक्तिशाली tool है जो classification problems को सरलता से हल करता है। इसे समझने के लिए Bayes Theorem की मूलभूत समझ आवश्यक है।