Data Science · 29. Dezember 2017

Ein großer Bereich des maschinellen Lernens bilden die Klassifikationen. Das Modell einer Klassifikation wird mit Hilfe von bereits klassifizierten Daten trainiert. Das Ziel ist es, nicht klassifizierte Objekte zu bestimmen oder vorhersagen zu können. Eine sehr einfache und verbreitete Methode ist der Bayes-Algorithmus, oder auch Naive Bayes (engl.). Dieser Artikel beschreibt die grundlegende Funktionsweise dieser Methode, welche Annahmen sie trifft und welche Vor- bzw. Nachteile sie hat.