dc.contributor | Cerqueira, Andressa | |
dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/1934493281651316 | |
dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/2953240904482350 | |
dc.creator | Martins, Victor Alves Dogo | |
dc.date.accessioned | 2023-04-13T15:09:17Z | |
dc.date.accessioned | 2023-09-04T20:26:48Z | |
dc.date.available | 2023-04-13T15:09:17Z | |
dc.date.available | 2023-09-04T20:26:48Z | |
dc.date.created | 2023-04-13T15:09:17Z | |
dc.date.issued | 2023-03-17 | |
dc.identifier | MARTINS, Victor Alves Dogo. Classifcação binária via Bayes Ingênuo: um estudo comparativo de predições. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17727. | |
dc.identifier | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17727 | |
dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8630359 | |
dc.description.abstract | In this undergraduate thesis, we propose a review of the Naive Bayes classifcation
method applied to binary response variables, with a more in-depth formalization of the
Gaussian Naive Bayes and Flexible Naive Bayes methods for numerical covariates. To
compare these methods using the statistical software R, we will use a database containing
both numerical and categorical covariates, with the binary response variable representing
victory or defeat. | |
dc.language | por | |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | |
dc.publisher | UFSCar | |
dc.publisher | Câmpus São Carlos | |
dc.publisher | Estatística - Es | |
dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | |
dc.subject | Aprendizado de máquina | |
dc.subject | Bayes ingênuo | |
dc.subject | Classificação | |
dc.subject | Predição | |
dc.title | Classifcação binária via Bayes Ingênuo: um estudo comparativo de predições | |
dc.type | TCC | |