Naive Bayes Bayesiano
O Naive Bayes Bayesiano aplica um tratamento totalmente Bayesiano aos parâmetros do classificador Naive Bayes clássico: em vez de estimar distribuições condicionais de classe por máxima verossimilhança, ele coloca "conjugate priors" (tipicamente Dirichlet para dados categóricos ou Gaussiana-Gamma para dados contínuos) sobre os parâmetros e os integra, produzindo distribuições preditivas posteriores que quantificam naturalmente a incerteza e evitam o "overfitting" em pequenos conjuntos de dados.
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Fontes
- Murphy, K. P. (2012). Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Ch. 3, 4). MIT Press. ISBN: 978-0-262-01802-9
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 8). Springer. ISBN: 978-0-387-31073-2
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Fully Bayesian Naive Bayes Classifier. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/bayesian-naive-bayes
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