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Aula 13 - Naive Bayes, Teoria da Probabilidade - Coggle Diagram
Aula 13 - Naive Bayes
Aprendizagem Bayesiana
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)
Vantagem:
bastante simples
fácil de implementar
Desvantagem:
suposição de independência dos atributos é muito forte
Aprendizagem de Redes Bayesianas
Conhecimento com incerteza
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
Teoria da Probabilidade
Grau de crença
a priori (incondicional)
Calculado antes do agente receber percepções
condicional
calculado de acordo com
evidências
disponíveis
Permite
inferência
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)
Associa às sentenças um
grau de crença
entre 0 e 1