-
Part1: Naive Bayes-Theory 7
-
1. IntroductionLecture1.101 hour 02 min
-
2. Bayes’ TheoremLecture1.218 min
-
3. What is Naive BayesLecture1.318 min
-
4. StateLecture1.413 min
-
5. How to create modelLecture1.507 min
-
6. ตัวอย่างการคำนวณ Naive BayesLecture1.631 min
-
7. ที่มาสมการ Naive BayesLecture1.753 min
-
-
Part2: Naive Bayes-Code 7
-
8. Overview & Import LibraryLecture2.111 min
-
9. สร้าง Dictionary สำหรับเตรียมนับสมาชิกและเตรียมเก็บความน่าจะเป็นLecture2.245 min
-
10. นับจำนวนสมาชิกจาก Training Set เพื่อใส่ใน Count_MatrixLecture2.323 min
-
11. คำนวณความน่าจะเป็นจาก Count_Matrix เพื่อใส่ใน Prob_Matrix & เรียนรู้Lecture2.427 min
-
12. พยากรณ์Lecture2.523 min
-
13. Read Data & Prepare Data, Create Model, Making PredictionsLecture2.607 min
-
14. ExampleLecture2.720 min
-
-
Part3: Naive Bayes Continuous Data-Theory 2
-
15. Naive Bayes Continuous Data : TheoryLecture3.101 hour 11 min
-
16. Naive Bayes Continuous Data : Theory : ตัวอย่างการคำนวณ Naive Bayes Continuous DataLecture3.230 min
-
-
Part4: Naive Bayes Continuous Data-Code 2
-
17. Naive Bayes Continuous Data : CodeLecture4.140 min
-
18. Naive Bayes Continuous Data : ExampleLecture4.213 min
-
This content is protected, please login and enroll course to view this content!