ScholarGate
Assistent
Machine learningMachine learning

Online Naive Bayes

Online Naive Bayes er en inkrementel tilpasning af den klassiske Naive Bayes-klassifikator, der opdaterer sine klasse-konditionelle statistikker én observation (eller én mini-batch) ad gangen, hvilket gør den velegnet til datastrømme, meget store datasæt, der ikke kan holdes i hukommelsen, og situationer, hvor modellen løbende skal tilpasse sig, efterhånden som nye mærkede eksempler ankommer.

Åbn i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Domingos, P. & Hulten, G. (2000). Mining high-speed data streams. Proceedings of the 6th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 71–80. ACM. DOI: 10.1145/347090.347107
  2. Online machine learning. Wikipedia. link

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 3). Online (Incremental) Naive Bayes Classifier. ScholarGate. https://scholargate.app/da/machine-learning/online-naive-bayes

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Refereret af

ScholarGateOnline Naive Bayes (Online (Incremental) Naive Bayes Classifier). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/machine-learning/online-naive-bayes · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026