В статистике наивные байесовские классификаторы представляют собой семейство простых вероятностных классификаторов , основанных на применении теоремы Байеса с сильными (наивными) предположениями о независимости между признаками. Они являются одними из самых простых моделей байесовской сети , [1] , но в сочетании с оценкой плотности ядра они могут достигать более высоких уровней точности. [2] [3] Наивный байесовский классификатор В статистике..

Наивный Байес - вероятностный алгоритм В этой статье мы поймем теорему Байеса, лежащую в основе наивного Байеса. Как это работает и почему это называется наивным, плюсы и минусы наивного байесовского классификатора, разные типы на наивном байесовском классификаторе и, наконец, пример на Python. Предварительные требования: Требования: Машинное обучение Что такое теорема Байеса? Теорема Байеса использует условную вероятность события. События должны быть взаимоисключающими,..