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Recetario de Aprendizaje Automático con Python, 2ª Edición
book

Recetario de Aprendizaje Automático con Python, 2ª Edición

by Kyle Gallatin, Chris Albon
September 2024
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
416 pages
8h 38m
Spanish
O'Reilly Media, Inc.
Book available
Content preview from Recetario de Aprendizaje Automático con Python, 2ª Edición

Capítulo 18. Bayes ingenuos

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

18.0 Introducción

El teorema de Bayes es el principal método para comprender la probabilidad de algún suceso, P ( A B ) dada una nueva información,P ( B A ) y una creencia previa en la probabilidad del suceso, P ( A ) :

P ( A B ) = P(BA)P(A) P(B)

La popularidad del método bayesiano se ha disparado en la última década, rivalizando cada vez más con las aplicaciones frecuentistas tradicionales en el mundo académico, gubernamental y empresarial. En el aprendizaje automático, una aplicación del teorema de Bayes a la clasificación es el clasificador Bayes ingenuo. Los clasificadores Bayes ingenuos combinan una serie de cualidades deseables en el aprendizaje automático práctico en un único clasificador. Entre ellas están:

  • Un enfoque intuitivo

  • Capacidad para trabajar con datos pequeños

  • Bajos costes de cálculo para el entrenamiento y la predicción

  • Resultados a menudo sólidos en diversos entornos

En concreto, un clasificador Bayes ingenuo se basa en:

P ( y x 1 , ... , x j ) = P(x 1 ,...,x j y)P(y) P(x 1 ,...,x j )

donde:

  • P ( y x 1 , ... , x j ) se llama posterior y es la probabilidad de que una observación sea de la clase y dados los valores de la observación para j características, x 1 , ... , x j .

  • P(x 1 ,...,x j y) es llamada verosimilitud y es la verosimilitud de los valores de una observación ...

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ISBN: 9781098186814Supplemental Content