dc.contributorCerqueira, Andressa
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/1934493281651316
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/2953240904482350
dc.creatorMartins, Victor Alves Dogo
dc.date.accessioned2023-04-13T15:09:17Z
dc.date.accessioned2023-09-04T20:26:48Z
dc.date.available2023-04-13T15:09:17Z
dc.date.available2023-09-04T20:26:48Z
dc.date.created2023-04-13T15:09:17Z
dc.date.issued2023-03-17
dc.identifierMARTINS, 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.identifierhttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/17727
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8630359
dc.description.abstractIn 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.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlos
dc.publisherUFSCar
dc.publisherCâmpus São Carlos
dc.publisherEstatística - Es
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
dc.subjectAprendizado de máquina
dc.subjectBayes ingênuo
dc.subjectClassificação
dc.subjectPredição
dc.titleClassifcação binária via Bayes Ingênuo: um estudo comparativo de predições
dc.typeTCC


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