Naive Bayes - Algorithme d'apprentissage supervisé #### Contenu de la diapositive La diapositive présente l'algorithme Naive Bayes comme une méthode simple de classification supervisée dérivée du théorème de Bayes. Elle explique la formule P(classe | x), qui représente la "probabilité postérieure" d'une classe en fonction d'un prédicteur, en multipliant la "vraisemblance" du prédicteur en fonction de la classe par la "probabilité antérieure de la classe" et en la normalisant par la "probabilité antérieure du prédicteur". Chaque terme est détaillé : La vraisemblance indique la fréquence à laquelle certaines caractéristiques des données sont associées à la classe ; la probabilité préalable de classe indique la fréquence générale de la classe ; et la probabilité préalable du prédicteur fait référence à la fréquence de la caractéristique du prédicteur. ### Présentation graphique - Le titre de la diapositive est placé en haut dans une grande police bleue - Un sous-titre en dessous dans une police plus petite fournit un contexte supplémentaire - Une grande boîte rectangulaire bleu clair sur la droite contient des explications sous forme de puces - Un organigramme fléché sur la gauche représente visuellement la formule de l'algorithme - Quatre formes ovales connectées dans des tons différents sont utilisées pour la présentation de la diapositive. Quatre formes ovales reliées entre elles dans des tons de bleu et de gris sont utilisées pour symboliser les concepts - Chaque concept de l'organigramme est accompagné d'une étiquette en police bleue - Les symboles mathématiques et les éléments de la formule sont clairement visibles dans l'organigramme La diapositive utilise une conception professionnelle et propre avec un équilibre entre le texte et les éléments visuels. La palette de couleurs est cohérente avec des tons bleus et gris, créant ainsi une présentation cohérente et informative. ### Cas d'utilisation - Pour présenter Naive Bayes dans le cadre d'un cours sur l'apprentissage automatique ou la science des données. - Dans un contexte commercial, pour expliquer la base mathématique d'un algorithme choisi pour la classification des données. - Dans le cadre de présentations techniques à des parties prenantes, pour illustrer les mécanismes qui sous-tendent la modélisation prédictive. - Dans le cadre d'un atelier d'introduction aux statistiques et aux probabilités dans le développement d'algorithmes.