Naiwny klasyfikator Bayesa

Naiwny klasyfikator Bayesa – Naiwny klasyfikator Bayesa jest jedną z metod uczenia maszynowego. Zwykle te procedurę stosuje się do sortowania lub klasyfikowania obserwacji. Zadaniem klasyfikatora Bayesa jest przyporządkowanie nowej obserwacji do jednej z klas, niemniej jednak klasy muszą być utworzone i zdefiniowane wcześniej. Naiwny klasyfikator Bayesa jest statystycznym klasyfikatorem utworzonym na bazie twierdzenia Bayesa. Symulacje i brzegowe analizy statystyczne wykazały, że najlepsze wyniki klasyfikator Bayesa podaje w momencie równoliczności badanych klas. Klasyfikator ten jest aktualnie bardzo modny w podejściu BIG DATA i Data Mining.

Comments for this post are closed.