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Sobre o algoritmo Naive Bayes, é correto afirmar que:
É um dos algoritmos probabilísticos mais flexíveis, porque permite dependências entre os atributos.
A superfície de decisão de um classificador Naive Bayes em um problema de duas classes definido por atributos booleanos é uma curva, ou seja, nesse caso, a superfície de decisão traçada é não linear.
O teorema de Bayes é usado para calcular a probabilidade a posteriori de um evento, dada sua probabilidade a priori e a verossimilhança entre o novo dado.
O termo “naive” (ingênuo) vem da hipótese de que os valores dos atributos de um exemplo são dependentes de sua classe.
Todas as probabilidades necessárias para a obtenção do classificador Naive Bayes são computadas a posterori partir dos dados de teste.