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Online Naive Bayes

Online Naive Bayes ist eine inkrementelle Adaption des klassischen Naive-Bayes-Klassifikators, der seine klassenbedingten Statistiken Beobachtung für Beobachtung (oder Mini-Batch für Mini-Batch) aktualisiert. Dies macht ihn gut geeignet für Datenströme, sehr große Datensätze, die nicht im Speicher gehalten werden können, und Szenarien, in denen sich das Modell kontinuierlich an neue gelabelte Beispiele anpassen muss.

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Quellen

  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

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

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ScholarGateOnline Naive Bayes (Online (Incremental) Naive Bayes Classifier). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/machine-learning/online-naive-bayes · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026