Naïve Bayes Classifiers
Chào các bạn độc giả! Mình là một sinh viên đang tìm hiểu sâu về lĩnh vực học máy, và trong quá trình học tập, mình nhận thấy Naïve Bayes Classifiers (NBC) là một thuật toán phân loại cực kỳ thú vị và hiệu quả, đặc biệt là với sự đơn giản và tốc độ của nó. Tuy nhiên, việc nắm bắt toàn diện về cấu trúc, cách thức hoạt động và những điểm quan trọng của thuật toán này không hề dễ dàng, nhất là với những người mới bắt đầu. Chính vì vậy, mục đích của bài viết này là cung cấp một cái nhìn tổng quan, rõ ràng và dễ hiểu về NBC, dựa trên những gì tôi đã tổng hợp và nghiên cứu. Hy vọng rằng, thông qua đây, chúng ta có thể cùng nhau tiếp cận thuật toán này một cách hiệu quả hơn, từ đó thúc đẩy các nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực phân loại dữ liệu. I. Giới thiệu tổng quan Naïve Bayes Classifiers là một họ các thuật toán phân loại dựa trên định lý Bayes với giả định "ngây thơ" về sự độc lập có điều kiện giữa các đặc trưng. Mặc dù giả định này có vẻ đơn giản, nhưng NBC lại hoạt động ...