O explicație intuitivă (și scurtă) a teoremei lui Bayes
Filtrarea spamului bazată pe o listă neagră este defectă – este prea restrictivă și falsurile pozitive sunt prea grozav. Dar filtrarea bayesiană ne oferă un punct de mijloc – folosim probabilități. Pe măsură ce analizăm cuvintele dintr-un mesaj, putem calcula șansa ca acesta să fie spam (mai degrabă decât să luăm o decizie da / nu). Dacă un mesaj are 99,9% șanse de a fi spam, probabil că este. Pe măsură ce filtrul este instruit cu tot mai multe mesaje, actualizează probabilitatea ca anumite cuvinte să ducă la mesaje spam. Filtrele Bayesiene avansate pot examina mai multe cuvinte la rând, ca un alt punct de date.
Lecturi suplimentare
Se vorbesc multe despre Bayes:
- Teorema lui Bayes pe Wikipedia
- Discuția despre codarea groazei
- Marele eseu despre teorema lui Bayes
Distrează-te!
Alte postări din această serie
- O scurtă introducere la probabilitate & Statistici
- O explicație intuitivă (și scurtă) a Bayes „Teorema
- Înțelegerea teoremei lui Bayes cu rapoarte
- Înțelegerea problemei Monty Hall
- Cum să analizăm datele folosind media
- Înțelegerea zilei de naștere Paradox
admin
0