Classificador Naive Bayes

18 min
Bloco 11 — Algoritmos de classificação
Objetivo
enunciar rigorosamente o teorema de Bayes e seus quatro componentes, conduzir um cálculo de probabilidade a posteriori em um caso de baixa prevalência, derivar a regra de decisão por máximo a posteriori, definir a hipótese de independência condicional e explicar por que um modelo baseado em uma hipótese falsa continua eficiente em classificação mas não em probabilidade, escolher a variante adequada ao tipo de dados e aplicar a suavização aditiva bem como a forma logarítmica.
Duração estimada
40 minutos
Pré-requisitos
capítulos 004, 010, 011, 029 e 030
Quizzes associados
042.1-quiz-theoreme-de-bayes.md a 042.7-quiz-forces-limites.md

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Esta lição faz parte do módulo «Algoritmos de classificação»

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