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Naive Bayes
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Naive Bayes
Abbiamo visto che a volte è possibile classificare gli articoli in base al vicino più prossimo. È inoltre possibile classificare in base alle tendenze dei dati. A volte, però, si desidera classificare gli elementi in base a molte funzionalità dei dati. Per questo, puoi usare qualcosa chiamato Naive Bayes. Naive Bayes è uno degli algoritmi di apprendimento automatico più popolari. È ingenuo perché presuppone che tutti i predittori siano indipendenti l'uno dall'altro. Quindi torniamo al nostro rifugio per animali. Immagina di voler classificare tutti i cani in base alle loro razze. Diamo un'occhiata al problema utilizzando un algoritmo di apprendimento automatico di Naive Bayes. Per iniziare, creiamo tre classi di razze canine. Useremo terrier, segugi e cani sportivi. Ora, per ciascuna di queste classi, utilizzeremo tre funzionalità come predittori. Usiamo la lunghezza, l'altezza e il peso dei capelli. Ricorda che alcuni di questi predittori saranno strettamente correlati…
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