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>