Naive Bayes sınıflandırıcısı: Revizyonlar arasındaki fark

Naïve Bayes Sınıflandırıcı [[Örüntü tanıma]] problemine ilk bakışta oldukca kısıtlayıcı görülen bir [[önerme]] ile kullanılabilen [[olasılık]]cı bir yaklaşımdır. Bu önerme örüntü tanıma da kullanılacak her bir tanımlayıcı nitelik ya da parametrenin [[istatistik]] açıdan bağımsız olması gerekliliğidir. Her ne kadar bu önerme Naive Bayes Sınıflandırıcısının kullanım alanını kısıtlandırsa da, genelde istatistik bağımsızlık koşulu esnetilerek kullanıldığında da daha karmaşık [[Yapay sinir ağları]] gibi metotlarla karşılaştırabilir sonuçlar vermektedir.

=Bayes Teoremi=

 

:<math>P(A|B) = \frac{P(B | A)\, P(A)}{P(B)}</math>