প্রোগ্রামারদের জানা আবশ্যক এমন দশটি মৌলিক ব্যবহারিক অ্যালগরিদম এবং তাদের ব্যাখ্যা

• ### আলগোরিদিম ১: দ্রুত বাছাই

দ্রুত বাছাই হল একটি বাছাই পদ্ধতি যা টনি হল দ্বারা বিকশিত হয়েছিল। গড় পরিস্থিতিতে, n টি প্রজেক্টের বাছাইয়ের জন্য Ο ((nlogn) বার প্রয়োজন হয়। সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতিতে, এটির জন্য Ο ((n2) বার প্রয়োজন হয়, তবে এটি অস্বাভাবিক। প্রকৃতপক্ষে, দ্রুত বাছাই সাধারণত অন্যান্য ও ((nlogn) অ্যালগরিদমের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত হয়, কারণ এর অভ্যন্তরীণ চক্রটি (innerloop) বেশিরভাগ আর্কিটেকচারে খুব দক্ষতার সাথে বাস্তবায়িত হতে পারে।

দ্রুত বাছাই একটি ক্রমিক তালিকাকে দুটি ক্রমিক উপ-তালিকায় বিভক্ত করার জন্য Divideandconquer কৌশল ব্যবহার করে।

অ্যালগরিদমের ধাপঃ

• 1। একটি অ্যারে থেকে একটি উপাদান নির্বাচন করুন, যা পিভট (pivot) বলা হয়।

• ২। অ্যারে পুনরায় সাজান, সমস্ত উপাদান যা বেঞ্চমার্কের চেয়ে ছোট, বেঞ্চমার্কের সামনে রাখা হয়, এবং সমস্ত উপাদান যা বেঞ্চমার্কের চেয়ে বড়, বেঞ্চমার্কের পিছনে রাখা হয়। একই সংখ্যা যে কোনও দিকে যেতে পারে। এই বিভাজনটি প্রস্থান করার পরে, বেঞ্চমার্কটি অ্যারের মাঝখানে অবস্থিত। এটি বিভাজন (বিভাজন) অপারেশন হিসাবে পরিচিত।

• ৩, পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে (recursive) বেঞ্চমার্ক উপাদান থেকে ছোট এবং বেঞ্চমার্ক উপাদান থেকে বড় সাব-অ্যারেগুলিকে সাজানো।

  পুনরাবৃত্তির সবচেয়ে নিম্নে অবস্থিত পরিস্থিতি হল যে, সংখ্যার আকার শূন্য বা এক, অর্থাৎ সব সময়ই সাজানো হয়ে থাকে। যদিও পুনরাবৃত্তির ধারাবাহিকতা অব্যাহত থাকে, তবে এই অ্যালগরিদম সর্বদা প্রস্থান করে, কারণ প্রতিটি পুনরাবৃত্তির মধ্যে এটি অন্তত একটি উপাদানকে তার শেষ অবস্থানে রাখে।

• ### অ্যালগরিদম ২: স্ট্যাক বাছাই অ্যালগরিদম

Heapsort একটি বাছাই পদ্ধতি যা Heapsort ডেটা স্ট্রাকচার ব্যবহার করে ডিজাইন করা হয়েছে। Heapsort হল একটি সম্পূর্ণ ডাইভারসট্রি স্ট্রাকচার, যা Heapsort এর বৈশিষ্ট্য পূরণ করেঃ যেহেতু একটি উপ-নোটের কী মান বা সূচক সর্বদা তার পিতা-মাতার চেয়ে ছোট (বা বড়) ।

স্ট্যাকের সারিবদ্ধকরণের গড় সময় জটিলতা হল Ο ((nlogn) 。

অ্যালগরিদমের ধাপঃ

• ১, একটি H স্ট্যাক তৈরি করুন[0..n-1]

• ২, স্ট্যাক হেড (সর্বোচ্চ মান) এবং স্ট্যাক টেলের মধ্যে বিনিময় করুন

• ৩, স্ট্যাকের আকার ১ করে, এবং shift_down () () 0 কল করে, নতুন অ্যারের শীর্ষস্থানীয় ডেটা সংশ্লিষ্ট অবস্থানে আনতে

• ৪। ধাপ ২ পুনরাবৃত্তি করুন, যতক্ষণ না স্ট্যাকের আকার ১ হয়

• অ্যালগরিদম ৩ঃ সংযোজন এবং বাছাই

মার্জসোর্ট (Mergesort) হল একটি কার্যকর বাছাই পদ্ধতি যা মার্জ অপারেশনের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে। এটি একটি খুব সাধারণ অ্যাপ্লিকেশন যা ডিভিশন এবং কনকার পদ্ধতি ব্যবহার করে।

অ্যালগরিদমের ধাপঃ

• ১, অনুরোধের স্থান, যার আকার দুইটি সাজানো ক্রমের যোগফল, যা সংযুক্ত ক্রমের জন্য ব্যবহৃত হয়

• ২। দুটি সূচক সেট করুন, যার প্রাথমিক অবস্থান দুটি ইতিমধ্যে সাজানো ক্রমের প্রাথমিক অবস্থান

• ৩, দুটি পয়েন্টার দ্বারা নির্দেশিত উপাদানগুলির তুলনা করুন, তুলনামূলকভাবে ছোট উপাদানগুলিকে সংযুক্ত স্থানে রাখুন এবং পয়েন্টারটিকে পরবর্তী স্থানে সরান

• ৪। ধাপ ৩ পুনরাবৃত্তি করুন যতক্ষণ না একটি পয়েন্টার ক্রমের শেষে পৌঁছে যায়

• ৫। অন্য ক্রমের অবশিষ্ট সকল উপাদানকে সরাসরি একত্রিত ক্রমের শেষে কপি করা

• অ্যালগরিদম ৪ঃ বিভাজন অনুসন্ধান অ্যালগরিদম

একটি বিভাজক অনুসন্ধান একটি অনুসন্ধান অ্যালগরিদম যা একটি ক্রমযুক্ত অ্যারেতে একটি নির্দিষ্ট উপাদান অনুসন্ধান করে। অনুসন্ধান প্রক্রিয়াটি অ্যারের মধ্যবর্তী উপাদান থেকে শুরু হয়, যদি মধ্যবর্তী উপাদানটি সন্ধান করা হয় তবে অনুসন্ধান প্রক্রিয়াটি শেষ হয়; যদি কোনও নির্দিষ্ট উপাদানটি মধ্যবর্তী উপাদানটির চেয়ে বড় বা ছোট হয় তবে অ্যারের মধ্যবর্তী উপাদানটির চেয়ে বড় বা ছোট অর্ধেকটি অনুসন্ধান করা হয় এবং শুরু হিসাবে মধ্যবর্তী উপাদান থেকে তুলনা করা হয়। যদি কোনও ধাপে সংখ্যাটি খালি থাকে তবে প্রতিনিধিটি খুঁজে পাওয়া যায় না। এই অনুসন্ধান অ্যালগরিদমটি প্রতিবার তুলনা করে অনুসন্ধানের পরিধিকে অর্ধেক করে দেয়। অর্ধেক অনুসন্ধান প্রতিবার অনুসন্ধান অঞ্চলকে অর্ধেক করে, জটিলতার সময়টি ((Οlogn) ।

• ### অ্যালগরিদম ৫ঃ BFPRT (লিনিয়ার ফাইন্ডিং অ্যালগরিদম)

বিএফপিআরটি অ্যালগরিদমের সমাধান করা সমস্যাটি খুব ক্লাসিক, যা একটি n উপাদানগুলির ক্রম থেকে kth বৃহত্তর (kth ছোট) উপাদান নির্বাচন করে, বুদ্ধিমান বিশ্লেষণের মাধ্যমে, বিএফপিআরটি নিশ্চিত করে যে এটি সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রেও লিনিয়ার সময় জটিলতা থাকবে। এই অ্যালগরিদমের ধারণাটি দ্রুত বাছাইয়ের ধারণার অনুরূপ, অবশ্যই, অ্যালগরিদমটি সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রেও o (n) এর সময় জটিলতা অর্জন করতে সক্ষম হওয়ার জন্য, পাঁচটি অ্যালগরিদম লেখক একটি সূক্ষ্ম প্রক্রিয়া করেছেন।

অ্যালগরিদমের ধাপঃ

• ১, n টি উপাদানকে n/5 (উপরের সীমানা) গোষ্ঠীতে ভাগ করুন।

• ২। প্রতিটি গ্রুপের মধ্যম সংখ্যা বের করে নিন, যে কোন ধরনের বাছাই পদ্ধতি, যেমন ইনসার্ট বাছাই।

• ৩। পুনরাবৃত্তিমূলক কল নির্বাচন অ্যালগরিদমটি পূর্ববর্তী ধাপে সমস্ত মধ্যম সংখ্যাগুলির মধ্যম সংখ্যাটি খুঁজে বের করে, x হিসাবে সেট করে, এবং মধ্যম থেকে ছোট একটিকে নির্বাচন করার জন্য একটি সমতুল্য মধ্যম সংখ্যাটি সেট করে।

• ৪, x দ্বারা অ্যারেকে ভাগ করুন, x এর চেয়ে ছোট সংখ্যার সংখ্যা k এবং x এর চেয়ে বড় সংখ্যার সংখ্যা n-k।

• ৫, যদি i==k, x ফেরত; যদি ik, x এর চেয়ে বড় উপাদানগুলির মধ্যে i-th k ছোট উপাদানগুলিকে পুনরাবৃত্তি করুন।

  সমাপ্তি শর্তঃ n = 1 হলে, i অক্ষরটি ফেরত দেওয়া হবে।

• অ্যালগরিদম ৬: ডিএফএস (ডিপটি প্রাইমারি সার্চ)

গভীরতা-প্রথম-অনুসন্ধান (Depth-First-Search), একটি অনুসন্ধান অ্যালগরিদম। এটি গাছের গভীরতার সাথে গাছের নোডগুলি ঘুরে বেড়ায়, যতটা সম্ভব গভীর অনুসন্ধান গাছের শাখা। যখন নোড v এর সমস্ত দিক অনুসন্ধান করা হয়, তখন অনুসন্ধানটি নোড v এর আবিষ্কারের দিকের শুরুতে ফিরে যায়। এই প্রক্রিয়াটি চালিয়ে যাওয়া হয় যতক্ষণ না সমস্ত নোড পাওয়া যায় যা উত্স নোড থেকে পাওয়া যায়। যদি এখনও পাওয়া যায় না তবে একটি নোডকে উত্স নোড হিসাবে বেছে নেওয়া হয় এবং উপরের প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করা হয়, পুরো প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করা হয় যতক্ষণ না সমস্ত নোড অ্যাক্সেস করা হয়। ডিএফএস অন্ধ অনুসন্ধানের অন্তর্গত

গভীরতা অগ্রাধিকার অনুসন্ধান হল চিত্রবিজ্ঞানের একটি ক্লাসিক অ্যালগরিদম। গভীরতা অগ্রাধিকার অনুসন্ধান অ্যালগরিদম ব্যবহার করে টপোগ্রাফিক ক্রমতালিকা তৈরি করা যায়। টপোগ্রাফিক ক্রমতালিকা ব্যবহার করে অনেকগুলি সম্পর্কিত চিত্রবিজ্ঞান সমস্যা যেমন সর্বাধিক পথের সমস্যা ইত্যাদি সহজেই সমাধান করা যায়। ডিএফএস অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের জন্য স্ট্যাকার ডেটা স্ট্রাকচার ব্যবহার করা হয়।

অ্যালগরিদমের ধাপে ধাপে অগ্রাধিকার দিনঃ

• ১। শীর্ষস্থান ভি;

• ২। অ্যাক্সেস করা হয়নি এমন v এর সংলগ্ন বিন্দু থেকে শুরু করে, অঙ্কনটির গভীরতা অগ্রাধিকার দিয়ে অঙ্কনটি অ্যাক্সেস করা হয়; অঙ্কনটি এবং v এর সাথে পথের মিল রয়েছে এমন শীর্ষগুলি অ্যাক্সেস করা হয়;

• ৩। যদি এই সময়সূচীতে কোন শীর্ষস্থান অ্যাক্সেস না করা থাকে, তবে একটি অ্যাক্সেস না করা শীর্ষস্থান থেকে শুরু করে আবার গভীরতা অগ্রাধিকার ভ্রমণ করুন, যতক্ষণ না সমস্ত শীর্ষস্থান অ্যাক্সেস করা হয়।

  উপরের বর্ণনাটি কিছুটা বিমূর্ত হতে পারে, উদাহরণস্বরূপঃ

  DFS অ্যাক্সেস গ্রাফের একটি একক শীর্ষ v শুরু করার পরে, v থেকে শুরু করে, এটির যে কোনও প্রতিবেশী শীর্ষ w1 অ্যাক্সেস করে; তারপরে w1 থেকে শুরু করে, w1 এর সাথে সংযুক্ত কিন্তু অ্যাক্সেস করা হয়নি এমন শীর্ষ w2 অ্যাক্সেস করে; এবং তারপরে w2 থেকে শুরু করে, অনুরূপ অ্যাক্সেস করে … এবং এইভাবে চালিয়ে যান যতক্ষণ না আপনি সমস্ত প্রতিবেশী শীর্ষগুলি অ্যাক্সেস করা শীর্ষ u অ্যাক্সেস করেন।

  এরপরে, একটি ধাপ পিছনে ফিরে যান এবং পূর্ববর্তী সময়ে পরিদর্শন করা শীর্ষস্থানে ফিরে যান এবং দেখুন যে অন্য কোনও সংলগ্ন শীর্ষস্থান নেই যা পরিদর্শন করা হয়নি। যদি থাকে তবে এই শীর্ষস্থানটি পরিদর্শন করুন এবং তারপরে এই শীর্ষস্থান থেকে শুরু করুন এবং পূর্বের মতো একই পরিদর্শন করুন। যদি না থাকে তবে অনুসন্ধান করতে আরও এক ধাপ পিছনে যান।

• অ্যালগরিদম ৭: বিএফএস

ব্রেথ-ফার্স্ট-সার্চ (BFS), একটি গ্রাফিকাল সার্চ অ্যালগরিদম। সহজ কথায় বলতে গেলে, BFS হল মূল নোড থেকে শুরু করে, গাছের ব্রেথ-ফার্স্ট-সার্চ (BFS) । যদি সমস্ত নোড অ্যাক্সেস করা হয় তবে অ্যালগরিদমটি বন্ধ হয়ে যায়। BFS একইভাবে অন্ধ অনুসন্ধান। সাধারণভাবে, ক্যাটালগ ডেটা স্ট্রাকচারগুলি BFS অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের জন্য সহায়ক।

অ্যালগরিদমের ধাপঃ

• ১। প্রথমে রুট নোডকে ক্যুতে রাখুন।

• ২। ক্যোয়ারী থেকে প্রথম নোডটি বের করুন এবং পরীক্ষা করুন যে এটি লক্ষ্য কিনা।

  যদি লক্ষ্যবস্তু পাওয়া যায়, তাহলে অনুসন্ধান শেষ করুন এবং ফলাফল ফেরত দিন। অন্যথায়, তার সমস্ত সরাসরি উপ-নোডগুলিকে ক্যুয়ে যোগ করুন যা এখনও পরীক্ষা করা হয়নি।

• ৩. যদি সারির সংখ্যা খালি থাকে, তাহলে বোঝায় যে পুরো মানচিত্রটি পরীক্ষা করা হয়েছে। অর্থাৎ, মানচিত্রে কোন অনুসন্ধানযোগ্য লক্ষ্য নেই। অনুসন্ধান শেষ করুন এবং ফিরে আসুন এবং লক্ষ্যটি খুঁজে পান না।

• ৪। ধাপ ২ পুনরাবৃত্তি করুন।

• অ্যালগরিদম আটঃ ডিজকস্ট্রা অ্যালগরিদম

ডিকস্ট্রা অ্যালগরিদম হল ডাচ কম্পিউটার বিজ্ঞানী আইজহেল ডিকস্ট্রা কর্তৃক প্রবর্তিত। ডিকস্ট্রা অ্যালগরিদমটি একটি একক উত্সের সবচেয়ে সংক্ষিপ্ত পথের সমস্যা সমাধানের জন্য একটি অ-নেতিবাচক অধিকারযুক্ত অ্যালগরিদমের প্রশস্ততা-প্রাথমিক অনুসন্ধান ব্যবহার করে। অ্যালগরিদমটি একটি সংক্ষিপ্ততম পথের গাছের সাথে শেষ হয়। এই অ্যালগরিদমটি প্রায়শই রাউটিং অ্যালগরিদম বা অন্যান্য অ্যালগরিদমের একটি সাব-মডিউল হিসাবে ব্যবহৃত হয়।

এই অ্যালগরিদমের ইনপুট একটি ওজনযুক্ত নির্দেশিত চিত্র G এবং একটি উত্স শীর্ষস্থান S নিয়ে গঠিত। আমরা V দ্বারা G এর সমস্ত শীর্ষস্থানগুলির সমষ্টিকে উপস্থাপন করি। প্রতিটি চিত্রের প্রান্তটি দুটি শীর্ষস্থান দ্বারা গঠিত একটি ক্রমিক উপাদান জোড়া। u, v দ্বারা শীর্ষস্থান u থেকে v পর্যন্ত একটি পথ সংযুক্ত করা হয়। আমরা E দ্বারা G এর সমস্ত প্রান্তের সমষ্টিকে উপস্থাপন করি, এবং প্রান্তের ওজনটি ওজনের ফাংশন দ্বারা নির্ধারিত হয় w: E→[0,∞] সংজ্ঞা

সুতরাং, w ((u,v) হল u থেকে v-এর অ-ধনাত্মক ওজন (weight) । পক্ষের ওজনকে দুটি পয়েন্টের মধ্যে দূরত্ব হিসাবে কল্পনা করা যায়। যে কোনও দুটি পয়েন্টের মধ্যে পথের ওজন হল সেই পথের সমস্ত পক্ষের ওজন সমষ্টি। V-তে একটি পয়েন্ট s এবং t রয়েছে বলে জানা যায়, ডিজকস্ট্রা অ্যালগরিদম s থেকে t-এর সর্বনিম্ন ওজন পথ খুঁজে বের করতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, সংক্ষিপ্ততম পথ) । এই অ্যালগরিদমটি একটি গ্রাফের মধ্যে একটি পয়েন্ট s থেকে অন্য কোনও পয়েন্টের সংক্ষিপ্ততম পথ খুঁজে বের করতে পারে।

অ্যালগরিদমের ধাপঃ

• ১, প্রাথমিক সময়ে S={V0}, T={অন্যান্য শীর্ষস্থান}, T-এর শীর্ষস্থানগুলির সাথে সম্পর্কিত দূরত্বের মান যদি ,d (V0,Vi) আকারে বিদ্যমান থাকে যদি না থাকে, তাহলে d (V0,Vi) =∞

• ২। T থেকে একটি শীর্ষ W নির্বাচন করুন যার দূরত্বের মান সর্বনিম্ন এবং এটি S তে নেই, এবং S যোগ করুন

• ৩। বাকি T এর শীর্ষের দূরত্বের মান পরিবর্তন করুনঃ যদি মধ্যবর্তী শীর্ষ হিসাবে W যোগ করা হয়, তাহলে V0 থেকে Vi এর দূরত্বের মান সংক্ষিপ্ত করা হবে, এই দূরত্বের মান পরিবর্তন করা হবে

  ধাপ ২ ও ৩ পুনরাবৃত্তি করুন যতক্ষণ না S এর মধ্যে সমস্ত শীর্ষ রয়েছে, অর্থাৎ W = Vi

• অ্যালগরিদম ৯: গতিশীল পরিকল্পনার অ্যালগরিদম

ডায়নামিক প্রোগ্রামিং (Dynamicprogramming) একটি পদ্ধতি যা গণিত, কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং অর্থনীতিতে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য একটি প্রাথমিক সমস্যাকে তুলনামূলকভাবে সহজ উপ-প্রশ্নের মধ্যে বিভক্ত করে। ডায়নামিক প্রোগ্রামিং প্রায়শই ওভারল্যাপিং উপ-প্রশ্ন এবং সর্বোত্তম-অনুকূল কাঠামোগত বৈশিষ্ট্যযুক্ত সমস্যার জন্য প্রযোজ্য, এবং ডায়নামিক প্রোগ্রামিং পদ্ধতিটি সহজ সমাধানের চেয়ে অনেক কম সময় নেয়।

গতিশীল পরিকল্পনার পিছনে মূল ধারণাটি খুব সহজ। সাধারণত, যদি আমরা একটি প্রদত্ত সমস্যা সমাধান করতে চাই, তবে আমাদের এর বিভিন্ন অংশগুলি সমাধান করতে হবে (অনুপাতিক সমস্যা) এবং তারপরে মূল সমস্যার সমাধানের জন্য উপ-প্রশ্নগুলির সমাধানগুলি একত্রিত করুন। সাধারণত অনেকগুলি উপ-প্রশ্নগুলি খুব অনুরূপ, যার জন্য গতিশীল পরিকল্পনার পদ্ধতিটি কেবলমাত্র প্রতিটি উপ-প্রশ্নকে একবার সমাধান করার চেষ্টা করে, যার ফলে গণনা হ্রাস করা যায়ঃ একবার কোনও প্রদত্ত উপ-প্রশ্নের সমাধানটি গণনা হয়ে গেলে, এটি স্মৃতিতে সংরক্ষণ করা হয় যাতে পরের বার একই উপ-প্রশ্নের সমাধানের প্রয়োজন হলে সরাসরি তালিকাভুক্ত করা যায়। এই পদ্ধতিটি পুনরাবৃত্তিমূলক সমস্যার সংখ্যা সম্পর্কে ইনপুটের আকারের সূচক বৃদ্ধি করার ক্ষেত্রে বিশেষভাবে কার্যকর।

এই প্রশ্নের উত্তর দিতে হলে, আপনাকে অবশ্যই আপনার ব্যাগ নিয়ে ভাবতে হবে।

অ্যালগরিদমের ধাপঃ

১, সর্বোত্তম কাঠামোগত বৈশিষ্ট্য। যদি সমস্যাটির সর্বোত্তম সমাধানের মধ্যে থাকা উপ-প্রশ্নের সমাধানটিও সর্বোত্তম হয় তবে আমরা বলি যে সমস্যাটি সর্বোত্তম কাঠামোগত বৈশিষ্ট্য রয়েছে (অর্থাৎ সর্বোত্তমীকরণের নীতিটি পূরণ করে) । সর্বোত্তম কাঠামোগত বৈশিষ্ট্যটি গতিশীল পরিকল্পনার অ্যালগরিদমের সমস্যা সমাধানের জন্য গুরুত্বপূর্ণ সূত্র সরবরাহ করে।

২। উপ-প্রশ্নের ওভারল্যাপিং প্রোপার্টি। উপ-প্রশ্নের ওভারল্যাপিং প্রোপার্টিটি হল যে পুনরাবৃত্তিমূলক অ্যালগরিদমের মাধ্যমে সমস্যার সমাধান করার সময়, প্রতিটি উত্পন্ন উপ-প্রশ্ন সর্বদা নতুন সমস্যা হয় না, কিছু উপ-প্রশ্নকে একাধিকবার গণনা করা হয়। গতিশীল পরিকল্পনার অ্যালগরিদমগুলি এই উপ-প্রশ্নের ওভারল্যাপিং প্রোপার্টিটিটি ব্যবহার করে, প্রতিটি উপ-প্রশ্নের জন্য কেবল একবার গণনা করে, তারপরে তার গণনা ফলাফলগুলি একটি টেবিলে সংরক্ষণ করে এবং যখন ইতিমধ্যে গণনা করা উপ-প্রশ্নগুলি পুনরায় গণনা করার প্রয়োজন হয়, কেবলমাত্র টেবিলে ফলাফলগুলি সহজেই দেখুন, যাতে উচ্চতর দক্ষতা অর্জন করা যায়।

• ### অ্যালগরিদম ১০: সরল বেয়েজ শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদম

সরল বেয়েজ শ্রেণিবিন্যাস একটি সরল সম্ভাব্যতা শ্রেণিবিন্যাস আলগোরিদিম যা বেয়েজ সূত্রের উপর ভিত্তি করে। বেয়েজ শ্রেণিবিন্যাসের ভিত্তি হল সম্ভাব্যতা অনুমান, অর্থাৎ, বিভিন্ন শর্তের অস্তিত্ব অনিশ্চিত হলে, কেবলমাত্র তাদের সম্ভাবনা জানা থাকলে, কীভাবে অনুমান এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের কাজ সম্পন্ন করা যায়। সম্ভাব্যতা অনুমান নিশ্চিততা অনুমানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। এবং সরল বেয়েজ শ্রেণিবিন্যাসকারীটি স্বাধীন অনুমানের উপর ভিত্তি করে, যা অনুমান করে যে নমুনার প্রতিটি বৈশিষ্ট্য অন্য বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে সম্পর্কিত নয়।

সরল বেয়েজ শ্রেণিবিন্যাসকারীগুলি সুনির্দিষ্ট প্রাকৃতিক সম্ভাব্যতা মডেলের উপর নির্ভর করে এবং তত্ত্বাবধানে শেখার নমুনা কেন্দ্রে খুব ভাল শ্রেণিবিন্যাস করতে পারে। অনেক বাস্তব অ্যাপ্লিকেশনে, সরল বেয়েজ মডেলের প্যারামিটারগুলি সর্বাধিক সম্ভাব্যতা অনুমান পদ্ধতি ব্যবহার করে অনুমান করা হয়, অন্য কথায় সরল বেয়েজ মডেলটি বেয়েজ সম্ভাব্যতা বা কোনও বেয়েজ মডেল ব্যবহার না করে কাজ করে।

এই সরল চিন্তাধারা এবং অতি সরলীকৃত অনুমান সত্ত্বেও, সরল বেয়েজ শ্রেণিবিন্যাসক অনেক জটিল বাস্তবতার পরিস্থিতিতে বেশ ভাল কাজ করতে পারে।