Random Naive Bayes, Fachbücher von Lambert M. Surhone, Miriam T. Timpledon, Susan F. Marseken
34,00 €
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Das Buch "Random Naive Bayes" bietet eine umfassende Einführung in die Erweiterung des Naive Bayes-Klassifikators durch die Prinzipien des Random Forests. Es behandelt die Konzepte der zufälligen Eingabeselektion und der zufälligen Merkmalsauswahl, die durch Techniken wie Bagging und Bootstrap Aggregating realisiert werden. Naive Bayes selbst ist ein probabilistischer Klassifikator, der Bayes' Theorem vereinfacht, indem er die Annahme der bedingten Unabhängigkeit der Klassen trifft. Trotz der damit verbundenen Verzerrungen in den posterioren Wahrscheinlichkeiten zeigt das Buch, dass die geordneten Wahrscheinlichkeiten von Naive Bayes eine vergleichbare Klassifikationsleistung wie Entscheidungsbäume und neuronale Netzwerke erreichen können. Die Beliebtheit von Naive Bayes beruht auf seiner Einfachheit, hohen Genauigkeit und Geschwindigkeit, auch wenn die Annahme der bedingten Unabhängigkeit in der Praxis oft nicht zutrifft.
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