Объяснение наивной байесовской классификации | Вероятность, теорема Байеса и примеры использования
Автор: PM Expert
Загружено: 2025-12-02
Просмотров: 46
Описание:
Наивный байесовский алгоритм — один из самых простых и эффективных алгоритмов классификации машинного обучения, основанный на теореме Байеса и предположении о независимости признаков. В этом видео, доступном для начинающих, мы пошагово объясняем наивный байесовский алгоритм с примерами, чтобы вы могли понять, как он работает.
🔍 Что вы узнаете:
Что такое наивный байесовский алгоритм?
Теорема Байеса простыми словами
Почему он называется «наивным»
Виды наивного байесовского алгоритма (гауссовский, мультиномиальный, бернуллиевский)
Как наивный байесовский алгоритм выполняет классификацию
Применение в реальной жизни (обнаружение спама в электронной почте, анализ тональности, медицинская диагностика и т. д.)
Преимущества и ограничения
🎯 Чем полезно это видео:
Наивный байесовский алгоритм широко используется в машинном обучении, обработке естественного языка, фильтрации спама и классификации текстов. Готовитесь ли вы к экзаменам, собеседованиям или проектам, это видео поможет вам получить полное представление всего за несколько минут.
Повторяем попытку...
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео
-
Информация по загрузке:
![Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]](https://image.4k-video.ru/id-video/QI7oUwNrQ34)
