Простое объяснение наивной байесовской классификации

Мне трудно понять процесс наивного Байеса, и мне было интересно, может ли кто-нибудь объяснить это простым пошаговым процессом на английском языке. Я понимаю, что сравнение требует времени, которое произошло, как вероятность, но я понятия не имею, как данные обучения связаны с фактическим набором данных.

Пожалуйста, объясните мне, какую роль играет тренировочный набор. Я привожу очень простой пример для фруктов здесь, например, банан

<code>training set---
round-red
round-orange
oblong-yellow
round-red

dataset----
round-red
round-orange
round-red
round-orange
oblong-yellow
round-red
round-orange
oblong-yellow
oblong-yellow
round-red
</code>

Ответы на вопрос(4)

Ваш ответ на вопрос