Atividade Objetiva de Revisão - Naïve Bayes_ [IEC_CDBD_O1_T2_Online] Machine Learning

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Atividade Objetiva de Revisão - Naïve Bayes
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Se treinarmos um classificador Naïve Bayes usando infinitos dados de
treinamento que satisfazem todas as suas suposições de modelagem,
tal como a independência condicional, então ele irá atingir erro zero,
na base de treinamento.
 
 Verdadeiro 
 Falso Correto!Correto!
https://pucminas.instructure.com/courses/67977/quizzes/254812/history?version=2
https://pucminas.instructure.com/courses/67977/quizzes/254812/history?version=2
https://pucminas.instructure.com/courses/67977/quizzes/254812/history?version=1
https://pucminas.instructure.com/courses/67977/quizzes/254812/take?user_id=18167
Existem dois motivos que fazem com que a afirmativa seja falsa. 
Primeiramente, o algoritmo de Naïve Bayes é probabilístico e 
pode não ser possível prever o resultado final a partir das 
probabilidades individuais. O que se pode afirmar é que ele terá 
uma alta probabilidade de acerto. Além disso, a função de cálculo 
do Naïve Bayes é linear, de forma que problemas não lineares 
não podem ser resolvidos com 100% de acurácia.
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