La clasificación Naive Bayes es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado en el campo del aprendizaje automático para la clasificación de datos. Se basa en el teorema de Bayes y asume que todas las variables de entrada son independientes entre sí.
En términos simples, el algoritmo calcula la probabilidad de que un dato de entrada pertenezca a cada clase posible, y selecciona la clase con la probabilidad más alta como la clasificación final.
La "Naive" (ingenua) en su nombre se refiere a la suposición de independencia de las variables de entrada, que puede no ser cierta en la práctica. A pesar de esta suposición simplificada, la clasificación Naive Bayes es ampliamente utilizada debido a su facilidad de implementación y su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos con alta dimensionalidad.
Normalmente, el Aprendizaje Automático se utiliza para resolver problemas comerciales en diversos sectores y áreas donde se aplican diferentes algor [...]
Leer más »Se pueden destacar 5 desafíos del Big Data que se definen como V (volumen, velocidad, veracidad, variedad y valor). R. Narasimhan debatió sobre 3V c [...]
Leer más »Cobrar deudas, hoy en día, se está convirtiendo en una ardua tarea para muchas empresas o autónomos. Cada vez son más los bancos, servicios [...]
Leer más »El análisis de big data es el proceso de analizar fuentes de datos grandes y complejas para descubrir tendencias, patrones, comportamientos de los cl [...]
Leer más »
