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2021 | OriginalPaper | Chapter

15. Bayesian Thinking in Machine Learning

Wie ein Pfarrer unbewusst die Statistik revolutionierte

Authors : Thomas Neifer, Andreas Schmidt, Dennis Lawo, Lukas Böhm, Özge Tetik

Published in: Data Science

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Das Bayes-Theorem ermöglicht die Integration von Vorwissen und Erfahrung in die Datenanalyse und schafft dadurch Instrumente, die einen Mehrwert gegenüber klassischen multivariaten Verfahren hinaus gehen. Im Rahmen des maschinellen Lernens tritt es insbesondere in Regressions- und Klassifikationsfragestellungen in den Vordergrund und dient dort u. a. zur Klassifikation und Analyse von Texten, der Erkennung von Spam-Nachrichten oder auch Spracheingaben bei Sprachassistenten. Dieser Beitrag gibt einen Einblick in die Grundprinzipien des Bayes-Theorems, diskutiert seine Rolle in Regressions- und Klassifikationsfragestellungen und zeigt exemplarisch auf, wie er im Rahmen des Naive Bayes Classifiers im maschinellen Lernen zum Einsatz kommt.

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Metadata
Title
Bayesian Thinking in Machine Learning
Authors
Thomas Neifer
Andreas Schmidt
Dennis Lawo
Lukas Böhm
Özge Tetik
Copyright Year
2021
Book
Data Science

Print ISBN: 978-3-658-33402-4

Electronic ISBN: 978-3-658-33403-1

Copyright Year: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-33403-1_15

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