Fazendo sentido do nosso mundo
Nosso mundo é complexo. Não há nenhuma pergunta sobre isso. Os itens que usamos têm muitas partes móveis, as organizações às quais pertencemos têm muitas regras e os relacionamentos que promovemos têm muitas sutilezas. É surpreendente que estejamos constantemente procurando maneiras de simplificar e compreender nosso mundo? Na verdade não.
A complexidade inerente determina que organizemos e classifiquemos vários aspectos de nossas vidas. Fazemos isso para que possamos compreender e ajustar rapidamente as propriedades dos novos elementos à medida que são introduzidos.
O que é classificação?
A classificação é um processo de agrupamento. Ele organiza as coisas em conjunto com base na semelhança entre elas. Por exemplo, digamos que temos 5 veículos; um Honda, um Acura, um Viper, um Hummer e um Jeep. Além disso, vamos criar agrupamentos para esses veículos. Existem várias possibilidades, mas vamos pela mais simples; carros e caminhões. O Honda, o Acura e o Viper entram na classificação de carros. O Hummer e o Jeep entram na classificação de caminhões.
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Por que faríamos isso? Bem, a classificação diz-nos algo sobre os veículos, simplesmente por pertencerem ao agrupamento ou classificação. Os carros geralmente têm um percurso mais suave do que os caminhões e os caminhões têm um desempenho melhor fora da estrada do que os carros, por exemplo. Este é um conhecimento comum sobre a classe. Não precisamos saber os detalhes de cada veículo para obter um entendimento geral.
O que é probabilidade?
Probabilidade é a probabilidade matemática de que algo ocorrerá. É determinado pegando o número de elementos em uma classe específica e dividindo-o pelo número total de elementos em todas as classes. Vamos considerar novamente o exemplo do veículo.
A probabilidade de um carro é 3/5 ou 0,6, da mesma forma, a probabilidade de um caminhão é 2/5 ou 0,4. Isso é útil para prever a classe do próximo veículo, mas há uma fraqueza inerente. Não leva em consideração que a classificação do próximo veículo afeta as probabilidades. Se for um carro, as probabilidades mudam para 4/6 ou 0,66 e 2/6 ou 0,33 respectivamente. Se for um caminhão, as probabilidades mudam para 3/6 ou 0,5 e 3/6 ou 0,5 respectivamente.
Como funciona o classificador Naive Bayes?
O Classificador Naive Bayes é uma técnica de probabilidade que também tenta agrupar ou classificar novos itens. A principal diferença é que não leva em consideração apenas a probabilidade da classe, mas também os detalhes do novo item.
No exemplo do veículo, a probabilidade de um novo item ser um carro é 0,6 e um caminhão é 0,4, portanto, o novo item provavelmente é um carro. Mas o classificador Naive Bayes também examinaria os detalhes do novo veículo, um Land Rover. Ele veria que o veículo tem pneus off-road. Comparando isso com os veículos, veria que 2 caminhões têm essa característica e 0 carros. Assim, as probabilidades de detalhe seriam 0/3 ou 0,0 para carros e 1/1 para caminhões.
Para o classificador Naive Bayes, a classificação final seria 0,6 x 0,0 ou 0,0 para carros e 0,4 x 1 ou 0,4 para caminhões. Portanto, classificaria o novo veículo como um caminhão. Lembre-se de que este foi um exemplo simples. No mundo real, muitos mais detalhes são levados em consideração.
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Aplicação na vida real
Este método é útil em várias situações. É relativamente fácil de implementar e tem uma alta taxa de sucesso, mesmo quando comparado a métodos mais sofisticados. Um exemplo notável de seu uso é para filtrar spam de contas de e-mail do Google.
A primeira etapa analisa a probabilidade de uma mensagem ser spam, o que é alto porque a maioria dos emails enviados hoje é spam. A segunda etapa examina as características individuais da mensagem específica. Existem vários. A partir daí, ele determina o resultado levando em consideração as duas etapas. Qualquer pessoa que tenha uma conta de e-mail do Google dirá que funciona muito bem.
Resumo da lição
Para recapitular, a classificação é o processo de agrupar coisas com base em suas semelhanças. Fazemos isso em um esforço para dar sentido ao mundo. Probabilidade é a probabilidade de que algo ocorra e leva em consideração apenas o elemento nas classificações atuais. O classificador Naive Bayes leva isso um passo adiante e inclui detalhes sobre o novo item em consideração. Em outras palavras, ele usa um processo de 2 etapas para determinar a classificação.