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ALGORITMO DE APRENDIZADO

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Naive Bayes é um algoritmo de aprendizado de máquina que usamos para resolver problemas de classificação. Baseado no Teorema de Bayes. É um dos algoritmos de ML mais simples e poderosos em uso e encontra aplicações em muitos setores. Esse classificador assume que a presença de um determinado recurso em uma classe não afeta a presença de outra.

Vantagens

 Esse algoritmo funciona rapidamente.

 Naive Bayes é adequado para resolver problemas de previsão multiclasse.

 Se sua suposição de independência de recursos for verdadeira, ele pode ter um desempenho melhor do que outros modelos e requer muito menos dados de treinamento.

 Naive Bayes é mais adequado para variáveis de entrada categóricas do que para variáveis numéricas.

Análise de sentimentos

Uma das áreas mais proeminentes do aprendizado de máquina é a análise de sentimentos, e esse algoritmo também é bastante útil. A análise de sentimento se concentra em identificar se os clientes pensam de forma positiva ou negativa sobre um determinado tópico (produto ou serviço).

Sistemas de recomendação Com a ajuda da Filtragem Colaborativa, o Naive Bayes Classifier cria um poderoso sistema de recomendação para prever se um usuário gostaria de um determinado produto (ou recurso) ou não. Amazon, Netflix e Flipkart são empresas proeminentes que usam sistemas de recomendação para sugerir produtos a seus clientes.

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