💻 Написал статью про Наивный байесовский классификатор.

Здесь указан переход от классической теоремы к задаче машинного обучения на примере датасета со спамом. Дополнительно приведен пример для непрерывных случайных величин и описаны базовые предположения для использования метода.

1. Ссылка на статью.
2. Датасет, с которым работал.
3. Код в Google Colab.

Первый раз писал тут, делюсь болью:

1. Столкнулся с тем, что при написании текста, страничка залагала, а при обновлении не сохранился кеш + нет автосохранения. После каждого написания текста советую нажимать "сохранить".
2. Нет конвертации в LaTeX. Поэтому пришлось писать формулы, конвертировать их в .svg, заливать в GitHub и по ссылке прикреплять в текст, вот такой замечательный пайплайн.
3. Периодически картинки не отображаются (хотя ведет на доступные ссылки) в моем GitHub.

Всем приятного чтива, а я пошел писать следующий пост!

😌😌😌🐸
😌😌😌😌
😌☺😌😌

⬆ Это я жду ваших комментов и реакций! Ставьте 🐳, делитесь и сохраняйте к себе!

Следующие посты будем разбирать математику, которая есть в A/B тестах или в ML. На примете разбор логистической регрессии.

@zasql_python