beyzing ne demek?

Beyzing, kısaca Bayes teoremini kullanarak istatistiksel çıkarım yapma yöntemidir. Bu yöntem, önsel inançları (prior beliefs) ve yeni verileri birleştirerek güncellenmiş bir inanç (posterior belief) elde etmeyi sağlar.

Temel kavramları şunlardır:

• Önsel İnanç (Prior Belief): Bir olay hakkında, herhangi bir yeni veri elde edilmeden önceki inanç veya olasılık dağılımıdır. Daha fazla bilgi için: Önsel İnanç

• Olabilirlik (Likelihood): Gözlemlenen verilerin, belirli bir model veya hipotez altında gerçekleşme olasılığıdır. Daha fazla bilgi için: Olabilirlik

• Soncul İnanç (Posterior Belief): Yeni veriler elde edildikten sonra güncellenmiş inanç veya olasılık dağılımıdır. Önsel inanç ve olabilirlik fonksiyonunun birleşimiyle elde edilir. Daha fazla bilgi için: Soncul İnanç

• Bayes Teoremi: Önsel inanç, olabilirlik ve marjinal olasılık arasındaki ilişkiyi matematiksel olarak ifade eder. Formülü şöyledir: P(A|B) = [P(B|A) * P(A)] / P(B).

Beyzing, makine öğrenimi, finans, tıp ve daha birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle belirsizliğin yüksek olduğu durumlarda karar verme süreçlerini iyileştirmek için güçlü bir araçtır. Örneğin, spam filtreleme, tıbbi teşhis ve risk analizi gibi uygulamalarda başarılı sonuçlar vermektedir. (Bu son 3 link Wikipedia ve diğer sitelerden alınmıştır.)