My study about machine learning
O algoritmo de Naive Bayes é um método de classificação probabilístico amplamente utilizado em aprendizado de máquina. Baseia-se no Teorema de Bayes para calcular a probabilidade condicional de uma classe dado um conjunto de características. O termo "naive" (ingênuo) advém da suposição simplificada de independência condicional entre as características, o que facilita os cálculos.
O algoritmo é particularmente eficaz em tarefas de classificação de texto, como filtragem de spam e análise de sentimentos. Funciona bem mesmo em conjuntos de dados relativamente pequenos e é computacionalmente eficiente. Apesar de sua simplicidade, o Naive Bayes muitas vezes supera algoritmos mais complexos em determinados cenários.
O método é amplamente aplicado em diversas áreas, incluindo processamento de linguagem natural, mineração de texto e reconhecimento de padrões. Por conta de sua eficiência e simplicidade, o Naive Bayes é uma escolha popular para problemas de classificação em machine learning.
O conceito subjacente ao Teorema de Bayes remonta ao trabalho do reverendo e estatístico Thomas Bayes, que viveu no século XVIII.
Entretanto, o algoritmo de Naive Bayes em sua forma moderna foi desenvolvido independentemente por vários cientistas, incluindo Thomas Bayes, Pierre-Simon Laplace e outros contribuidores ao longo do tempo.
Portanto, não há um único autor para o algoritmo de Naive Bayes em sua totalidade.