नैव बेयस, बेयस प्रमेय पर आधारित एक वर्गीकरण तकनीक है, जो किसी दिए गए नमूने के वर्ग की भविष्यवाणी करने के लिए संभाव्यतावादी ढांचे पर निर्भर करती है। इसे 'नैव' इसलिए कहा जाता है क्योंकि यह मानता है कि वर्गीकृत की जा रही वस्तु की विशेषताएँ वर्ग दिए जाने पर स्वतंत्र होती हैं।
नैवे बेयस की उत्पत्ति का इतिहास और इसका पहला उल्लेख
नैवे बेयस की जड़ें 18वीं सदी में वापस जाती हैं, जब थॉमस बेयस ने बेयस प्रमेय नामक संभाव्यता के मूलभूत सिद्धांत को विकसित किया था। नैवे बेयस एल्गोरिथ्म जैसा कि हम आज जानते हैं, 1960 के दशक में पहली बार इस्तेमाल किया गया था, खासकर ईमेल फ़िल्टरिंग सिस्टम में।
नैवे बेयस के बारे में विस्तृत जानकारी
नैवे बेयस ऐतिहासिक डेटा के आधार पर संभावनाओं की गणना के सिद्धांत पर काम करता है। यह इनपुट सुविधाओं के एक सेट को देखते हुए एक विशिष्ट वर्ग की संभावना की गणना करके भविष्यवाणियां करता है। यह प्रत्येक वर्ग को दिए गए फीचर की संभावनाओं को गुणा करके किया जाता है, उन्हें स्वतंत्र चर के रूप में मानते हुए।
अनुप्रयोग
नैवे बेयस का व्यापक रूप से प्रयोग किया जाता है:
- स्पैम ईमेल का पता लगाना
- भावनाओं का विश्लेषण
- दस्तावेज़ वर्गीकरण
- चिकित्सा निदान
- मौसम पूर्वानुमान
नैवे बेयस की आंतरिक संरचना
नैवे बेयस की आंतरिक कार्यप्रणाली में निम्नलिखित शामिल हैं:
- सुविधाओं को समझनावर्गीकरण के लिए विचार किए जाने वाले चरों या विशेषताओं को समझना।
- संभावनाओं की गणनाप्रत्येक वर्ग के लिए संभावनाओं की गणना करने के लिए बेयस प्रमेय को लागू करना।
- अनुमान करनाउच्चतम संभावना वाले वर्ग का चयन करके नमूने को वर्गीकृत करना।
नैवे बेयस की प्रमुख विशेषताओं का विश्लेषण
- सादगी: समझने और लागू करने में आसान।
- रफ़्तार: बड़े डेटासेट पर भी तेज़ी से काम करता है।
- अनुमापकता: बड़ी संख्या में सुविधाओं को संभाल सकता है.
- स्वतंत्रता की धारणा: यह मान लिया जाता है कि दिए गए वर्ग में सभी विशेषताएँ एक दूसरे से स्वतंत्र हैं।
नैवे बेयस के प्रकार
नैवे बेयस क्लासिफायर के तीन मुख्य प्रकार हैं:
- गाऊसी: यह मानता है कि सतत विशेषताएँ गाऊसी वितरण के अनुसार वितरित की जाती हैं।
- बहुपदअसतत गणना के लिए उपयुक्त, अक्सर पाठ वर्गीकरण में उपयोग किया जाता है।
- Bernoulli: बाइनरी विशेषताओं को ग्रहण करता है और बाइनरी वर्गीकरण कार्यों में उपयोगी है।
नैवे बेयस का उपयोग करने के तरीके, समस्याएं और समाधान
नैवे बेयस को विभिन्न क्षेत्रों में आसानी से नियोजित किया जा सकता है, लेकिन इसमें कुछ चुनौतियां हैं:
समस्या:
- विशेषता स्वतंत्रता की धारणा हमेशा सत्य नहीं हो सकती।
- डेटा की कमी से संभावनाएं शून्य हो सकती हैं।
समाधान:
- शून्य संभावनाओं को संभालने के लिए समतलीकरण तकनीकों को लागू करना।
- चरों के बीच निर्भरता कम करने के लिए सुविधा चयन।
मुख्य विशेषताएँ और तुलनाएँ
समान एल्गोरिदम के साथ तुलना:
| कलन विधि | जटिलता | मान्यताओं | रफ़्तार |
|---|---|---|---|
| नैवे बेयस | कम | विशेषता स्वतंत्रता | तेज़ |
| एसवीएम | उच्च | कर्नेल चयन | मध्यम |
| निर्णय के पेड़ | मध्यम | निर्णय सीमा | भिन्न |
भविष्य के परिप्रेक्ष्य और प्रौद्योगिकियाँ
नैवे बेयस के भविष्य में निम्नलिखित शामिल हैं:
- गहन शिक्षण मॉडल के साथ एकीकरण।
- कार्यकुशलता और सटीकता में निरंतर सुधार।
- वास्तविक समय की भविष्यवाणियों के लिए उन्नत अनुकूलन।
प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग कैसे किया जा सकता है या नैवे बेयस के साथ कैसे संबद्ध किया जा सकता है
OneProxy द्वारा पेश किए जाने वाले प्रॉक्सी सर्वर नैवे बेयस मॉडल के प्रशिक्षण के लिए डेटा संग्रह प्रक्रिया को बढ़ा सकते हैं। वे कर सकते हैं:
- विविध और निष्पक्ष प्रशिक्षण डेटा के लिए अनाम डेटा स्क्रैपिंग की सुविधा प्रदान करना।
- अद्यतन पूर्वानुमानों के लिए वास्तविक समय डेटा प्राप्त करने में सहायता करना।
सम्बंधित लिंक्स
नैवे बेयस का यह विस्तृत अवलोकन न केवल इसके ऐतिहासिक संदर्भ, आंतरिक संरचना, प्रमुख विशेषताओं और प्रकारों को स्पष्ट करता है, बल्कि इसके व्यावहारिक अनुप्रयोगों की भी जांच करता है, जिसमें यह भी शामिल है कि OneProxy जैसे प्रॉक्सी सर्वर के उपयोग से यह कैसे लाभान्वित हो सकता है। भविष्य के दृष्टिकोण इस कालातीत एल्गोरिथम के चल रहे विकास को उजागर करते हैं।
