Eine mathematische Erklärung von Naive Bayes in 5 Minuten

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Eine mathematische Erklärung von Naive Bayes in 5 Minuten

Naive Bayes. Was wie ein sehr verwirrender Algorithmus erscheinen mag, ist tatsächlich einer der einfachsten Algorithmen, wenn er einmal verstanden wurde. Ein Grund, warum es so einfach zu verstehen und zu implementieren ist, liegt an den Annahmen, die es von Natur aus macht. Das heißt jedoch nicht, dass es sich trotz der starken Annahmen, die er enthält, um einen schlechten Algorithmus handelt – tatsächlich wird Naive Bayes in der Welt der Datenwissenschaften weit verbreitet und hat viele reale Anwendungen.

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In diesem Artikel sehen wir uns an, was Naive Bayes ist, wie es mit einem Beispiel funktioniert, um es leicht verständlich zu machen, die verschiedenen Arten von Naive Bayes, die Vor- und Nachteile und einige praktische Anwendungen davon.

Naive Bayes ist ein maschineller Lernalgorithmus, genauer gesagt eine Klassifikationstechnik. Dies bedeutet, dass Naive Bayes verwendet wird, wenn die Ausgangsvariable diskret ist. Die zugrunde liegende Mechanik des Algorithmus wird durch das Bayes-Theorem gesteuert, das Sie im nächsten Abschnitt sehen werden.

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Eine mathematische Erklärung von Naive Bayes in 5 Minuten

Eine gründliche Erklärung von Naive Bayes mit einem Beispiel. Naive Bayes. Was wie ein sehr verwirrender Algorithmus erscheinen mag, ist tatsächlich einer der einfachsten Algorithmen, wenn er einmal verstanden wurde.