Bayesian Thinking in Machine Learning

Das Bayes-Theorem ermoglicht die Integration von Vorwissen und Erfahrung in die Datenanalyse und schafft dadurch Instrumente, die einen Mehrwert gegenuber klassischen multivariaten Verfahren hinaus gehen. Im Rahmen des maschinellen Lernens tritt es insbesondere in Regressions- und Klassifikationsfragestellungen in den Vordergrund und dient dort u. a. zur Klassifikation und Analyse von Texten, der Erkennung von Spam-Nachrichten oder auch Spracheingaben bei Sprachassistenten. Dieser Beitrag gibt einen Einblick in die Grundprinzipien des Bayes-Theorems, diskutiert seine Rolle in Regressions- und Klassifikationsfragestellungen und zeigt exemplarisch auf, wie er im Rahmen des Naive Bayes Classifiers im maschinellen Lernen zum Einsatz kommt.