Classification des baies naïves

Cette séance de cours couvre le classificateur Naive Bayes, en commençant par l'hypothèse d'indépendance pour les attributs de caractéristiques. Il se penche ensuite sur les probabilités conditionnelles et modélise la distribution aux fins de classification. La séance de cours explore plus avant l'application du classificateur dans des scénarios comme la classification des documents et le diagnostic médical, en mettant l'accent sur la simplicité et l'efficacité de la méthode. De plus, il discute de l'extension du classificateur pour gérer les valeurs des caractéristiques continues à l'aide des distributions gaussiennes. La présentation se termine par l'algorithme de classification des données des caractéristiques gaussiennes.