¿Cuál es la teoría fundamental detrás del algoritmo Naive Bayes?

• Ley de gravedad y termodinámica

• Teoría de la evolución y selección natural

• Teorema de independencia entre características

• Teoría de la relatividad y mecánica cuántica

¿Qué es el teorema de Bayes y cómo se relaciona con el algoritmo Naive Bayes?

• El teorema de Bayes es una fórmula matemática sin aplicación práctica

• El algoritmo Naive Bayes es más preciso que el teorema de Bayes

• El teorema de Bayes describe la probabilidad de un evento basado en el conocimiento previo, y el algoritmo Naive Bayes utiliza este teorema para clasificar instancias.

• El teorema de Bayes no tiene relación con el algoritmo Naive Bayes

¿Qué es la probabilidad condicional y cómo se utiliza en el algoritmo Naive Bayes?

• Es la probabilidad de que ocurra un evento A dado que otro evento B ya ha ocurrido, y se utiliza para calcular la probabilidad de que una instancia pertenezca a una clase específica dadas las características observadas.

• Es la probabilidad de que ocurra un evento A sin importar si otro evento B ya ha ocurrido

• Se utiliza para calcular la probabilidad de que una instancia pertenezca a una clase específica sin considerar las características observadas

• Es la probabilidad de que ocurra un evento B dado que otro evento A ya ha ocurrido

¿Por qué el algoritmo Naive Bayes asume la independencia de las características?

• Para complicar el cálculo de la probabilidad condicional.

• Porque no tiene en cuenta la relación entre las características.

• Para aumentar la complejidad del algoritmo.

• Para simplificar el cálculo de la probabilidad condicional.

¿En qué consiste el algoritmo Naive Bayes Gaussiano y en qué tipo de datos se aplica?

• Se aplica a datos numéricos continuos.

• Se aplica a datos de texto

• Se aplica a datos de imagen

• Se aplica a datos categóricos

¿Cuál es la fórmula para calcular la probabilidad condicional en el teorema de Bayes?

• P(A|B) = P(A) * P(B) / P(A)

• P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)

• P(A|B) = P(A) - P(B) / P(A) + P(B)

• P(A|B) = P(A) + P(B) - P(A) * P(B)

¿Cuál es la diferencia entre el algoritmo Naive Bayes y otros algoritmos de clasificación?

• Naive Bayes is a regression algorithm, while other algorithms are classification

• Naive Bayes assumes independence between features, while other algorithms may not.

• Naive Bayes uses decision trees for classification, while other algorithms use neural networks

• Naive Bayes is a supervised learning algorithm, while other algorithms are unsupervised

¿Cuáles son las ventajas y desventajas del algoritmo Naive Bayes en comparación con otros algoritmos de clasificación?

• Ventajas: Requiere un gran conjunto de datos para funcionar correctamente. Desventajas: Alta complejidad en el entrenamiento.

• Ventajas: No es adecuado para datos categóricos. Desventajas: Requiere menos recursos computacionales.

• Ventajas: No es efectivo para datos desbalanceados. Desventajas: Mayor precisión en la clasificación.

• Ventajas: Simplicidad y eficiencia en el entrenamiento. Desventajas: Suposición de independencia entre características.

¿Cómo se evalúa la precisión del modelo Naive Bayes en la clasificación de datos?

• Contando el número de características en el conjunto de datos

• Usando la regresión logística para predecir los resultados

• Comparando las predicciones del modelo con las etiquetas reales de los datos de prueba.

• Comparando las predicciones del modelo con las etiquetas de los datos de entrenamiento

¿Cuál es un ejemplo de aplicación del algoritmo Naive Bayes en el análisis de sentimientos?

• Predicción del mercado de valores, análisis de tráfico, apuestas deportivas

• Pronóstico del tiempo, traducción de idiomas, recetas de cocina

• Detección de correo no deseado, análisis de sentimientos, diagnóstico médico

• Monitoreo de redes sociales, predicción de terremotos, tendencias de moda