나이브 베이 즈가 점점 인기를 얻고 있습니까? 왜?

이것은이다 추세가 구글 2004년 1월에서 2017년 4월까지 (에서 "나이브 베이 즈"문구를 확보의 결과 링크 ). 이 그림에 따르면, 2017 년 4 월의 "Naive Bayes"에 대한 검색 비율은 전체 기간의 최대 값보다 약 % 25 높습니다. 이것이이 단순하고 오래된 방법이 더 많은 주목을 받고 있음을 의미합니까? 왜?

Sycorax의 의견에 따르면 합리적인 설명은 이러한 인기가 기계 학습에 대한 관심이 증가함에 따라 간접적 인 영향이라는 것입니다. 그러나 Naive Bayes와 같은 일부 방법은 의사 결정 트리 및 SVM과 같은 다른 방법보다 더 많은 관심을 받고있는 것으로 보입니다. 다음 그림에서 알 수 있습니다.

naive-bayes trend

— 호세인
소스

아마도 더 많은 사람들이 일반적으로 통계 / 데이터 분석 / 기계 학습에 대해 배우고 있으며 이는 Naive Bayes에 간접적으로 관심을 가져 옵니다 .

— Sycorax는 Reinstate Monica가

@ Sycorax 이것은 합리적인 것 같습니다. 그러나이 추세는 SVM 링크 와 같은 다른 학습 방법에서는 볼 수 없습니다 .

— Hossein

이 그래프는 최대 값에 비례합니다. 일반적으로 SVM의 스타는 최근 딥 러닝이 시작되면서 원했습니다. 머신 러닝은 "페이드"를 따르는 경향이 있습니다.

— Sycorax는 Reinstate Monica가

내 개인적인 생각은 순진한 베이가 가장 간단한 기계 학습 알고리즘이며, 그 뒤에있는 아이디어는 공식적인 가르침이없는 사람들이 직관적으로 이해할 수 있다는 것입니다. 그래서 그것은 소개로 사용하기에 좋은 것입니다.

— 이즈 카타

@ 호세인 (Hossein) 어떤 주석가들이 대답하기를 원했다면 지금까지 그렇게 했어야했다. 나는 당신이 그것에 대해 자신을 걱정해야한다고 생각하지 않습니다. 본인은 출처를 밝히는 한 다른 사람의 의견을 실제 답변으로 전환하려는 모든 사용자를 전적으로 지원합니다. 새로운 의견으로 나는 한 시간 정도를 허용하지만 그 후에는 무료 게임이어야합니다. 원하는 경우 댓글 작성자 중 하나를 조금씩 움직여서 댓글에 대한 답변을 원하는지 물어볼 수 있지만, 조합 된 답변을 원할 경우 게시 할 수도 있습니다.

— Glen_b-복지 주 모니카

Google 트렌드를 과도하게 해석하는 데주의해야합니다.

다음은 순진 베이 (파란색)와 k- 평균 (빨간색) 입니다. 무슨 뜻이에요? 나는 일반적인 변형이 순진한 베이와 k- 평균을 가르치는 머신 러닝 수업에 의한 것이라는 이야기를 구성 할 수 있습니다. 그러나 그것은 답이 아닌 교육받은 추측 일뿐입니다. 나는 정말로 모른다.

그리고 "순진한 베이"를 검색하는 사람들을 조사하지 않으면 아무도 이것에 대해 긍정적으로 대답 할 수있는 방법을 모릅니다.

— 매튜 건
소스

각 피크의 날짜를 자세히 보면 11 월과 4 월 경에 대학의 전형적인 시험 준비 시간과 일치합니다. "보통"은 북미에서의 경험을 바탕으로합니다.

— Calvin Smith

@calvin 나는 최근에 그런 검색을 한 것을 확인할 수 있지만 내 수업은 베이에 대한 편견이 없습니다.

— Old Badman Grey