Naive Bayes sınıflandırıcısı: Revizyonlar arasındaki fark

Naïve Bayes Sınıflandırıcı [[Örüntü tanıma]] problemine ilk bakışta oldukça kısıtlayıcı görülen bir [[önerme]] ile kullanılabilen [[olasılık]]cı bir yaklaşımdır. Bu önerme örüntü tanıma da kullanılacak her bir tanımlayıcı [[Öznitelik (makine öğrenmesi)|öznitelik]] ya da parametrenin [[istatistik]] açıdan bağımsız olması gerekliliğidir. Her ne kadar bu önerme Naive Bayes sınıflandırıcının kullanım alanını kısıtlasa da, genelde istatistik bağımsızlık koşulu esnetilerek kullanıldığında da daha karmaşık [[Yapayyapay sinir ağları]] gibi metotlarla karşılaştırabilir sonuçlar vermektedir. Bir Naive Bayes sınıflandırıcı, her özniteliğin birbirinden koşulsal bağımsız olduğu ve öğrenilmek istenen kavramın tüm bu özniteliklere koşulsal bağlı olduğu bir [[Bayes ağı]] olarak da düşünülebilir.

[[elektrokardiyografi]] (EKG) grafiğinin sınıflandırılmasında<ref>{{dergi kaynağı|soyadı=Wiggins|ad=M.|ortakyazarlar=Saad, A.; Litt, B.; Vachtsevanos, G.|başlık=Evolving a Bayesian classifier for ECG-based age classification in medical applications|dergi=Applied Soft Computing|tarih=31 Aralık 2007|cilt=8|sayı=1|sayfalar=599–608|doi=10.1016/j.asoc.2007.03.009}}</ref>, [[elektroensefalografi]] (EEG) grafiklerinin ayrıştırılmasında<ref>{{dergi kaynağı|soyadı=Wang|ad=Z|ortakyazarlar=Hope, RM; Wang, Z; Ji, Q; Gray, WD|başlık=An EEG workload classifier for multiple subjects.|dergi=Conference proceedings : ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Conference|tarih=2011|cilt=2011|sayfalar=6534-7|pmid=22255836}}</ref>, [[genetik]] araştırmalarında<ref>{{dergi kaynağı|soyadı=Malovini|ad=Alberto|ortakyazarlar=Barbarini, Nicola; Bellazzi, Riccardo|başlık=Hierarchical Naive Bayes for genetic association studies|dergi=BMC Bioinformatics|tarih=1 Ocak 2012|cilt=13|sayı=Suppl 14|sayfalar=S6|doi=10.1186/1471-2105-13-S14-S6}}</ref>, [[yığın mesaj]] tanımlanmasında<ref>{{dergi kaynağı|soyadı=Almeida|ad=Tiago A.|ortakyazarlar=Almeida, Jurandy; Yamakami, Akebo|başlık=Spam filtering: how the dimensionality reduction affects the &nbsp;accuracy of Naive Bayes classifiers|dergi=Journal of Internet Services and Applications|tarih=1 Aralık 2010|cilt=1|sayı=3|sayfalar=183–200|doi=10.1007/s13174-010-0014-7}}</ref>, metin ayrıştırılmasında<ref>{{kitap kaynağı|soyadı=Sebastiani|ad=edited by Fabrizio|başlık=Advances in Information Retrieval 25th European Conference on IR Research, ECIR 2003, Pisa, Italy, April 14-16, 2003. Proceedings|yıl=2003|yayıncı=Springer-Verlag Berlin Heidelberg|yer=Berlin, Heidelberg|isbn=978-3-540-36618-8|sayfalar=335-350}}</ref>, ürün sınıflandırma<ref>[http://ucuz.io Naive Bayes ile ürün sınıflandırma örneği]</ref> ve diğer bazı alanlarda kullanılır.