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.
답변
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.
