Proste wyjaśnienie klasyfikacji Naive Bayesa
Trudno mi zrozumieć proces Naive Bayes i zastanawiałem się, czy ktoś mógłby to wyjaśnić prostym krok po kroku w języku angielskim. Rozumiem, że potrzeba porównań w czasie wystąpiło jako prawdopodobieństwo, ale nie mam pojęcia, w jaki sposób dane szkoleniowe są powiązane z rzeczywistym zestawem danych.
Proszę wyjaśnić, jaką rolę odgrywa zestaw treningowy. Podaję tutaj bardzo prosty przykład owoców, jak na przykład banan
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