Giới thiệu tài liệu
Tại sao khái niệm Viết tắt Nâng cao Thuật toán Phân loại dựa trên Bayes (Naïve Bayes Classification, NBC) nhất định là một thuật toán phân loại rất quan trọng trong nghề khoa học máy tính? Hãy đưa ra các ý nghĩa chính của NBC, áp dụng vào những lĩnh vực như phân loại văn bản, spam hoặc quyết định ngôn ngữ tự nhiên.
Đối tượng sử dụng
Nhà nghiên cứu, sinh viên, hoạch định chính sách về khoa học máy tính
Nội dung tóm tắt
Thuật toán Naïve Bayes Classification là một trong những thuật toán phân loại dữ liệu rất quan trọng trong khoa học máy tính. Đây là một thuật toán sử dụng định lý Bayes, về lý thuyết xác suất, cho phép phân loại hoặc quyết định dữ liệu dựa trên các dữ liệu được thống kê. Thuật toán này đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như phân tích dữ liệu thời gian thực (Real time Prediction), phân loại text/ spam filtering / sentiment analysis, và các hệ thống phân loại văn bản hoặc ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, việc áp dụng Naïve Bayes Classification không phải là dễ dàng vì thuật toán đã gặp với một số hạn chế, trong đó có giả định độc lập của thuật toán, mà không tính toán đúng toàn bộ những thuộc tính phụ thuộc vào nhau. Nếu dữ liệu có số thuộc tính quá lớn, thuật toán Naïve Bayes không còn hiệu quả. Mọi thứ sẽ được giải thích theo chi tiết trong nội dung bài bằng viết tắt, đại diện và biểu đồ.
