Video: ¿Cuál es el ejemplo del algoritmo ingenuo de Bayes?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
Bayes ingenuo es un aprendizaje automático probabilístico algoritmo que se puede utilizar en una amplia variedad de tareas de clasificación. Las aplicaciones típicas incluyen el filtrado de spam, la clasificación de documentos, la predicción de sentimientos, etc. Se basa en los trabajos del Rev. Thomas Bayes (1702 61) y de ahí el nombre.
Con respecto a esto, ¿cómo funciona el ejemplo ingenuo del algoritmo de Bayes?
En términos simples, un Clasificador ingenuo de Bayes asume que la presencia de una característica particular en una clase no está relacionada con la presencia de ninguna otra característica. Para ejemplo , una fruta puede considerarse una manzana si es roja, redonda y tiene aproximadamente 3 pulgadas de diámetro.
Además, ¿cuál es la probabilidad previa en Bayes ingenuo? Bayes ingenuo clasificador asume que el efecto del valor de un predictor (x) en una clase dada (c) es independiente de los valores de otros predictores. P (x | c) es la probabilidad que es la probabilidad de la clase dada del predictor. P (x) es el probabilidad previa de predictor.
También saber es, ¿cuál es el significado de ingenuo Bayes?
A ingenuo bayes clasificador es un algoritmo que utiliza Bayes 'teorema para clasificar objetos. Bayes ingenuo clasificadores asumen fuerte, o ingenuo , independencia entre atributos de puntos de datos. Bayes ingenuo también se conoce como simple Bayes o independencia Bayes.
¿Por qué se utiliza Bayes ingenuo?
los Bayes ingenuo es un algoritmo de clasificación adecuado para la clasificación binaria y multiclase. Bayes ingenuo Funciona bien en casos de variables de entrada categóricas en comparación con variables numéricas. Es útil para hacer predicciones y pronosticar datos basados en resultados históricos.
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