Понимание наивной байесовской классификации путем создания ее с нуля Наивный байесовский В машинном обучении и науке о данных наивный байесовский алгоритм — хороший простой, но широко используемый алгоритм. К сожалению, из-за того, что жизнь дала нам множество упрощений, многие представители этой профессии склонны недооценивать необходимость тщательного понимания алгоритмов. Цель этой статьи — научить или освежить ваши знания о наивном байесовском классификаторе, создав его с нуля..

В этом блоге я опишу интуицию, лежащую в основе « Наивного алгоритма Байеса ». Прежде чем переходить к алгоритму, давайте познакомимся с некоторыми основами теории вероятностей. Если вас устраивают эти предварительные условия, начните с части « Наивный-байесовский алгоритм ». 1) Предварительные требования : Я кратко расскажу об этих темах. а) Независимые события . Если возникновение одного события не влияет на возникновение другого события, то эти события считаются..