Зміст:
Визначення - Що означає Naive Bayes?
Наївний класифікатор Байєса - це алгоритм, який використовує теорему Байєса для класифікації об'єктів. Класифікатори наївних баєсів передбачають сильну або наївну незалежність між атрибутами точок даних. Популярне використання наївних класифікаторів Байєса включає спам-фільтри, аналіз тексту та медичну діагностику. Ці класифікатори широко використовуються для машинного навчання, оскільки їх легко здійснити.
Наївний Байєс також відомий як простий Байєс або незалежність Байєса.
Техопедія пояснює Naive Bayes
Наївний класифікатор Байєса використовує теорію ймовірностей для класифікації даних. Алгоритми класифікатора наивного Байєса використовують теорему Байєса. Основне розуміння теореми Байєса полягає в тому, що ймовірність події може бути скоригована в міру введення нових даних.
Що робить наївним класифікатор Байєса наївним - це його припущення, що всі атрибути розглянутої точки даних незалежні один від одного. Класифікатор, який сортує фрукти за яблуками та апельсинами, знає, що яблука червоні, круглі та мають певний розмір, але не припускав би всі ці речі одразу. Зрештою, апельсини теж круглі.
Наївний класифікатор Байєса - це не єдиний алгоритм, а сімейство алгоритмів машинного навчання, які використовують статистичну незалежність. Ці алгоритми досить просто записувати та виконувати ефективніше, ніж більш складні алгоритми Байєса.
Найпопулярніша програма - це фільтри спаму. Фільтр спаму переглядає повідомлення електронної пошти для певних ключових слів і розміщує їх у папці спаму, якщо вони відповідають.
Незважаючи на ім'я, чим більше даних він отримує, тим точнішим стає наївний класифікатор Байєса, наприклад, від користувача, який позначає електронні повідомлення у папці "Вхідні" для спаму.
