Naiwny klasyfikator bayesowski, czyli uczenie maszynowe dla ubogich ;)

Naive Bayes to popularna metoda uczenia maszynowego, zwłaszcza w kontekście klasyfikacji. Jest szczególnie skuteczna w przypadku problemów takich jak analiza sentymentu, filtrowanie spamu czy klasyfikacja dokumentów. Algorytm bazuje na założeniu, że cechy są niezależne od siebie, co time zachowuje prostotę i efektywność obliczeniową. W artykule przedstawiono kilka wariantów Naive Bayes, w tym klasyczny model oparty na rozkładzie Gaussa oraz wariant Bernoulliego, który jest bardziej odpowiedni dla danych binarnych. Eksperymenty przeprowadzone na różnych zbiorach danych potwierdzają, że Naive Bayes działa zadziwiająco dobrze, nawet gdy założenie o niezależności cech jest dalekie od rzeczywistości. Dlatego, mimo pewnych ograniczeń, ten algorytm jest nadal popularny w społeczności zajmującej się uczeniem maszynowym.