A Bayes-tétel intuitív (és rövid) magyarázata

A feketelistára épülő spamszűrés hibás – túl korlátozó és hamis pozitívok túl nagyszerű. De a Bayes-szűrés középutat jelent – valószínűségeket használunk. Amikor elemezzük az üzenetben szereplő szavakat, kiszámíthatjuk az esélyt, hogy spam (ahelyett, hogy igen / nem döntést hoznánk). Ha egy üzenetnek 99,9% esélye van spamnek lenni, akkor valószínűleg az is. Amint a szűrő egyre több üzenettel rendelkezik, frissíti annak valószínűségét, hogy egyes szavak spam üzenetekhez vezetnek. A fejlett Bayes-szűrők sorban több szót is vizsgálhatnak, mint egy másik adatpontot.

További olvasmányok

Nagyon sokat mondanak a Bayesről:

• Bayes-tétel a Wikipédián
• Vita a horror kódolásáról
• A Bayes-tétel nagy esszéje

Jó szórakozást!

További bejegyzések ebben a sorozatban

1. A valószínűség rövid bemutatása & Statisztika
2. A Bayes intuitív (és rövid) magyarázata “Tétel
3. Bayes-tétel megértése arányokkal
4. A Monty Hall-probléma megértése
5. Hogyan elemezzük az adatokat az átlag felhasználásával
6. A születésnap megértése Paradoxon