Вычисление матриц онлайн методом гаусса: Определитель матрицы методом Гаусса онлайн

Получить калькулятор матриц — Microsoft Store

Получить калькулятор матриц — Microsoft Store

Вендредикс

Утилиты и инструменты

Будь то проект, школа или хобби, иногда полезно иметь возможность быстро выполнить расчет матрицы. Калькулятор матриц предлагает возможность выполнять следующие виды вычислений: сложение, вычитание, умножение, масштабирование, транспонирование, вычисление определителя и обратное. Калькулятор матриц использует альбомную ориентацию Windows Phone, предлагая оптимальный обзор как ваших данных, так и результатов. Еще одна уникальная функция заключается в том, что он предлагает вам копировать и вставлять матрицы, нажав и удерживая матрицу, что позволяет выполнять цепные вычисления. В будущих дополнениях мы также добавим сокращение Гаусса-Жордана, другие операции, дополнительные измерения и, возможно, динамическое построение формул. Примечания к выпуску v1. 1.1: — Изменена клавиатура, теперь можно использовать и отрицательные значения. — Увеличена ширина окна результата определителя. Примечания к выпуску v1.1.0: — Добавлена ​​новая операция: Инверсия. — Добавлена ​​возможность выбора размеров (вместо матриц 3×3). Теперь мы поддерживаем размеры 2×2, 2×3, 3×2 и 3×3. Дополнительные параметры будут добавлены в более поздней версии, так как они потребуют более радикальных изменений интерфейса. — Добавлена ​​матрица Copy & Paste, так что вы можете легко использовать результат в другом расчете. Для этого просто нажмите и удерживайте матрицу. — Переписан весь расчетный движок, который теперь динамичен и теоретически поддерживает бесконечное количество измерений (опять же, больше будет доступно в будущем обновлении :)). — Некоторые другие мелкие улучшения. Примечания к выпуску v1.0.1: — Новая плитка приложения и экран-заставка. — Экран-заставка и страница с информацией теперь ориентированы на альбомную ориентацию. — Несколько других незначительных изменений.

ВСЕ

См. системные требования

Обзор Системные Требования

Доступно на

Мобильное устройство

Скриншоты

{{#каждый слайд}}
• {{#каждый ImageForBreakPoints}} {{/каждый}}
{{/каждый}}

{{/если}}

Системные Требования

Минимум
Ваше устройство должно соответствовать всем минимальным требованиям, чтобы открыть этот продукт

ОС	Windows 8 Mobile
Архитектура	x86, x64, ARM, ARM64

Рекомендовано
Ваше устройство должно соответствовать этим требованиям для наилучшего опыта.

ОС	Windows 8 Mobile
Архитектура	x86, x64, ARM, ARM64

Наивные байесовские классификаторы — GeeksforGeeks

Теперь, прежде чем перейти к формуле наивного байесовского метода, важно знать о теореме Байеса.

Теорема Байеса

Теорема Байеса определяет вероятность наступления события, учитывая вероятность другого события, которое уже произошло. Теорема Байеса математически формулируется следующим уравнением:

, где A и B — события, а P(B) ≠ 0.

• По сути, мы пытаемся найти вероятность события A, если событие B истинно. . Событие B также обозначается как доказательство .
• P(A) — это априорных A (априорная вероятность, т. е. вероятность события до того, как будут видны доказательства). Доказательством является значение атрибута неизвестного экземпляра (здесь это событие B).
• P(A|B) — апостериорная вероятность B, т. е. вероятность события после того, как будут видны доказательства.

Теперь, что касается нашего набора данных, мы можем применить теорему Байеса следующим образом:

где y — переменная класса, а X — зависимый вектор признаков (размером n ) где:

Просто для ясности пример вектора признаков и соответствующей переменной класса может быть: (см. 1-ю строку набора данных)

 X = (Дождливо, Жарко, Высокий, Ложь)
у = нет
 

Таким образом, в основном, P(y|X) здесь означает вероятность «Не играть в гольф» при следующих погодных условиях: «Дождливый прогноз», «Температура жаркая», «Высокая влажность» и «Без ветра».

Наивное предположение

Теперь пришло время сделать наивное предположение к теореме Байеса, а именно, независимость среди особенностей.

Итак, теперь мы разделяем доказательства на независимые части.

Теперь, если любые два события A и B независимы, то

 P(A,B) = P(A)P(B)
 

Таким образом, мы получаем результат:

, который может быть выражен как:

Теперь, поскольку знаменатель остается постоянным для данного входа, мы можем удалить этот член:

Теперь нам нужно создать модель классификатора. Для этого находим вероятность данного набора входов для всех возможных значений переменной класса и и подобрать вывод с максимальной вероятностью. Математически это можно выразить так:

Итак, наконец, нам осталось вычислить P(y) и P(x _i | y).

Обратите внимание, что P(y) также называется вероятностью класса , а P(x _i | y) называется условной вероятностью .

Различные наивные байесовские классификаторы различаются главным образом допущениями, которые они делают относительно распределения P(x

и | г).

Давайте попробуем применить приведенную выше формулу вручную к нашему набору данных о погоде. Для этого нам нужно сделать некоторые предварительные вычисления в нашем наборе данных.

Нам нужно найти P(x _i | y _j ) для каждого x _i в X и y _j в y. Все эти расчеты показаны в таблицах ниже:

Итак, на рисунке выше мы вычислили P(x _i | y _j ) для каждого x _i в X и y _j в у вручную в таблицах 1-4. Например, вероятность игры в гольф при прохладной температуре, т. е. P(temp. = прохладно | играть в гольф = да) = 3/9.

Также нам нужно найти вероятности классов (P(y)), которые были рассчитаны в таблице 5. Например, P(играть в гольф = Да) = 9/14.

Итак, мы закончили наши предварительные вычисления, и классификатор готов!

Давайте проверим его на новом наборе функций (назовем его сегодня):

 сегодня = (Солнечно, Жарко, Нормально, Ложь)
 

Таким образом, вероятность играть в гольф определяется как:

, а вероятность не играть в гольф определяется как:

Поскольку P(сегодня) является общим в обеих вероятностях, мы можем игнорировать P(сегодня) и найти пропорциональные вероятности как:

и

Теперь, поскольку

Эти числа можно преобразовать в вероятность, сделав сумму равной 1 (нормализация):

3

и

0003

Начиная с

Таким образом, прогноз того, что в гольф будут играть, — «Да».

Метод, который мы обсуждали выше, применим для дискретных данных. В случае непрерывных данных нам необходимо сделать некоторые предположения относительно распределения значений каждого признака. Различные наивные байесовские классификаторы различаются главным образом предположениями, которые они делают относительно распределения P(x

i | y).

Теперь мы обсудим один из таких классификаторов.

Гауссовский наивный байесовский классификатор

В гауссовском наивном байесовском классификаторе предполагается, что непрерывные значения, связанные с каждым признаком, распределяются в соответствии с распределением Гаусса . Распределение Гаусса также называют нормальным распределением. При построении он дает колоколообразную кривую, симметричную относительно среднего значения признаков, как показано ниже:

Вероятность признаков считается гауссовой, следовательно, условная вероятность определяется как:

Теперь мы рассмотрим реализацию классификатора Gaussian Naive Bayes с использованием scikit-learn.

from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris()     X = iris.data y = iris.target     from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0. 4 , random_state = 1 ) Из Sklearn.naive_bayes Import 5555555555555555555555555555555555555555555555555555555.naive_bayes .0003 gnb = GaussianNB() gnb.fit(X_train, y_train)     y_pred = gnb.predict(X_test)     Из Sklearn Импорт Метрики Печать ( "Гуспианская модель Bayes Model Model (в %):" "Gaussian Naive Bayes Model Model (в %):" "Gaussian Naive Bayes Model Model (в %):" "Gaussian Naive Bayes Model (в %):" "Gaussian Naive Bayes Model (в %):" ". 0252 * 100 )

Выход:

 Gaussian Naive Bayes. векторы представляют частоты, с которыми определенные события были сгенерированы полиномиальным распределением   . Это модель событий, обычно используемая для классификации документов.
  Наивный Байес Бернулли  : В многомерной модели событий Бернулли признаки представляют собой независимые логические значения (двоичные переменные), описывающие входные данные. Как и полиномиальная модель, эта модель популярна для задач классификации документов, где используются характеристики бинарного термина (то есть слово встречается в документе или нет), а не частота термина (то есть частота слова в документе).
 По мере того, как мы подходим к концу этой статьи, вот несколько важных моментов для размышления: классификация документов и фильтрация спама. Они требуют небольшого количества обучающих данных для оценки необходимых параметров.
 Наивные байесовские алгоритмы обучения и классификаторы могут быть чрезвычайно быстрыми по сравнению с более сложными методами. Разделение распределений условных признаков класса означает, что каждое распределение может быть независимо оценено как одномерное распределение. Это, в свою очередь, помогает решить проблемы, возникающие из-за проклятия размерности.
 Ссылки:
 https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier
 http://gerardnico.com/wiki/data_mining/naive_bayes
 http://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html
 Этот блог ведет Нихил Кумар. Если вам нравится GeeksforGeeks и вы хотели бы внести свой вклад, вы также можете написать статью, используя write.geeksforgeeks.org, или отправить ее по электронной почте по адресу [email protected]. Посмотрите, как ваша статья появится на главной странице GeeksforGeeks, и помогите другим гикам.
 Пожалуйста, пишите комментарии, если вы обнаружите что-то неправильное, или вы хотите поделиться дополнительной информацией по теме, обсуждаемой выше.
No related posts.