Naive Bayes là một trong những thuật toán học máy phổ biến nhất hiện nay, nổi bật với sự đơn giản và khả năng áp dụng rộng rãi. Bài viết này sẽ đi sâu vào khám phá Naive Bayes, từ nguyên lý cơ bản đến các ứng dụng thực tế và cách thức hoạt động của thuật toán này trong việc phân loại văn bản, cùng với một số so sánh thú vị với thuật toán K-Nearest Neighbors.
K-Nearest Neighbors (KNN) là một mô hình học máy đơn giản, phổ biến trong phân loại và hồi quy. Bài viết này sẽ đi sâu vào việc làm rõ KNN hoạt động thế nào, khi nào nên sử dụng và ứng dụng thực tiễn. Thông qua việc khám phá các ví dụ và ưu nhược điểm của KNN, bạn sẽ hiểu rõ hơn về sức mạnh và giới hạn của thuật toán này.