Aula 13 - Naive Bayes

Conhecimento com incerteza

Aprendizagem Bayesiana

Conhecimento pode prover apenas um grau de crença nas sentenças relevantes

Ex:

probabilidade de ter cárie, dado que está com dor de dente

P(Cárie/Dor de dente) = 0.6

Fornece probabilidades para suas respostas

Permite combinar de forma fácil conhecimento a priori com dados de treinamento

Métodos práticos para aprendizagem

Aprendizagem bayesiana ingênua (Naive Bayes)

Aprendizagem de Redes Bayesianas

Teoria da Probabilidade

Associa às sentenças um grau de crença entre 0 e 1

Grau de crença

a priori (incondicional)

condicional

calculado de acordo com evidências disponíveis

Permite inferência

Calculado antes do agente receber percepções

Probabilidade condicional

Regra do produto

P(A | B) = P(A^B) ⁄ P(B), quando P(B) > 0

Regra de Bayes

P(A | B) = P(B | A) * P(A) ⁄ P(B)

considerando que P(B | A) = P(A^B) ⁄ P(A)

Vantagem:

bastante simples

fácil de implementar

Desvantagem:

suposição de independência dos atributos é muito forte