Наивный байесовский классификатор: различия между версиями

м (перенос вниз)
В зависимости от точной природы вероятностной модели, наивные байесовские классификаторы могут обучаться очень эффективно. Во многих практических приложениях для оценки параметров для наивных байесовых моделей используют [[метод максимального правдоподобия]]; другими словами, можно работать с наивной байесовской моделью, не веря в [[Байесовская вероятность|байесовскую вероятность]] и не используя байесовские методы.
 
Несмотря на наивный вид и, несомненно, очень упрощенные условия, наивные байесовские классификаторы часто работают намного лучше<sup>[чем какие?]</sup> во многих сложных жизненных ситуациях.
 
Достоинством наивного байесовского классификатора является малое количество данных необходимых для обучения, оценки параметров и классификации.
Анонимный участник