नाइव बेयस क्लासिफायर

Despite that unrealistic assumption, it works remarkably well for text tasks like spam filtering.

Naive Bayes वर्गीकरण को संभाव्यता गणना में बदल देता है। बेयस प्रमेय का उपयोग करते हुए, यह इनपुट सुविधाओं को देखते हुए एक वर्ग की संभावना का अनुमान लगाता है, फिर उच्चतम स्कोर वाले वर्ग को चुनता है। 'बेवकूफ' हिस्सा इसकी धारणा है कि सभी सुविधाएं वर्ग को देखते हुए सशर्त रूप से स्वतंत्र हैं, इसलिए यह उनकी इंटरैक्शन को मॉडलिंग करने के बजाय व्यक्तिगत फीचर संभावनाओं को गुणा कर सकती है। यह आवश्यक डेटा और गणना को काफी कम कर देता है। सामान्य वेरिएंट में मल्टीनोमियल नाइव बेयस (दस्तावेजों में शब्द गणना), बर्नौली नाइव बेयस (शब्द मौजूद/अनुपस्थित), और गॉसियन नाइव बेयस (सामान्य वितरण के साथ निरंतर विशेषताएं) शामिल हैं। यह डेटा को एक ही पास में प्रशिक्षित करता है, इसमें थोड़ी ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है, और हजारों सुविधाओं को खूबसूरती से संभालता है, जिसने इसे स्पैम का पता लगाने और दस्तावेज़ वर्गीकरण के लिए एक क्लासिक आधार रेखा बना दिया है।