Простое объяснение наивной классификации Байеса



Мне трудно понять процесс наивного Байеса, и мне было интересно, может ли кто-нибудь объяснить его простым пошаговым процессом на английском языке. Я понимаю, что сравнение по времени происходит как вероятность, но я понятия не имею, как учебные данные связаны с фактическим набором данных.

пожалуйста, дайте мне объяснение, какую роль играет обучающий набор. Я даю очень простой пример для фруктов здесь, как банан, например

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
151   0  
    Ничего не найдено.

Добавить ответ:
Отменить.