SQL Server 2005 Data Mining 演算法-Naive Bayes
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貝氏分類是以貝氏定理（bayes’ theorem）為基礎，判斷未知類別資料應該歸屬於哪一類的方法。希望透過機率統計的分析，達到最小誤差的一種分類方法。貝氏分類法大致可分為兩類：單純貝氏分類 (Naive Bayesian Classifier)和貝氏信念網路（bayesian belief networks）。Microsoft Naive Bayes（貝葉斯演算法）能夠快速構建可用於分類和預測的資料採礦模型。如果知道可預測屬性的每種狀態，便可計算出輸入屬性每個可能狀態的概率。這種演算法只支援離散（不連續）屬性，它認為所有輸入屬性都是彼此獨立的（前提是知道可預測屬性）。因為貝葉斯演算法的計算速度非常快，因此在初始資料研究階段通常會選擇這種演算法進行分類和預測問題。 |
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| 課程安排 |
| 講師： |
謝邦昌 |
| 課程日期： |
2006 年 3 月 13 日 |
| 課程時間： |
10:00--11:30 |
| 技術類別： |
SQL Server |
| 技術等級： |
Level 200 |
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