https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Naive_Bayes 2026-04-20T17:21:22Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Naive_Bayes&diff=18883&oldid=prev 2025-08-08T02:20:27Z

<p>Text replacement - &quot;<a href="/wiki/index.php/Pembelajaran_mesin" title="Pembelajaran mesin">pembelajaran mesin</a>&quot; to &quot;<a href="/wiki/index.php/Pembelajaran_Mesin" class="mw-redirect" title="Pembelajaran Mesin">Pembelajaran Mesin</a>&quot;</p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="id"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Revisi sebelumnya</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revisi per 8 Agustus 2025 02.20</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Baris 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Baris 1:</td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Naive Bayes adalah salah satu algoritma [[klasifikasi]] dalam [[<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">pembelajaran mesin</del>]] yang didasarkan pada penerapan [[teorema Bayes]] dengan asumsi independensi antar fitur. Algoritma ini dikenal sederhana namun sangat efektif, terutama untuk tugas-tugas seperti klasifikasi teks dan filter spam. Naive Bayes sering menjadi pilihan utama dalam berbagai aplikasi karena kemudahan implementasinya dan ketahanannya terhadap data berukuran besar.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Naive Bayes adalah salah satu algoritma [[klasifikasi]] dalam [[<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Pembelajaran Mesin</ins>]] yang didasarkan pada penerapan [[teorema Bayes]] dengan asumsi independensi antar fitur. Algoritma ini dikenal sederhana namun sangat efektif, terutama untuk tugas-tugas seperti klasifikasi teks dan filter spam. Naive Bayes sering menjadi pilihan utama dalam berbagai aplikasi karena kemudahan implementasinya dan ketahanannya terhadap data berukuran besar.</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Prinsip Kerja Naive Bayes ==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Prinsip Kerja Naive Bayes ==</div></td></tr> </table>

Budi https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Naive_Bayes&diff=16808&oldid=prev 2025-07-31T21:34:41Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>Naive Bayes adalah salah satu algoritma [[klasifikasi]] dalam [[pembelajaran mesin]] yang didasarkan pada penerapan [[teorema Bayes]] dengan asumsi independensi antar fitur. Algoritma ini dikenal sederhana namun sangat efektif, terutama untuk tugas-tugas seperti klasifikasi teks dan filter spam. Naive Bayes sering menjadi pilihan utama dalam berbagai aplikasi karena kemudahan implementasinya dan ketahanannya terhadap data berukuran besar.<br /> <br /> == Prinsip Kerja Naive Bayes ==<br /> Naive Bayes menghitung probabilitas masing-masing kelas berdasarkan fitur yang diamati pada data, kemudian memilih kelas dengan probabilitas tertinggi sebagai hasil prediksi. Asumsi utama algoritma ini adalah bahwa setiap fitur bersifat independen satu sama lain, sehingga perhitungan probabilitas menjadi lebih sederhana.<br /> <br /> == Varian Naive Bayes ==<br /> Terdapat beberapa varian Naive Bayes, seperti [[Gaussian Naive Bayes]], [[Multinomial Naive Bayes]], dan [[Bernoulli Naive Bayes]]. Masing-masing varian disesuaikan dengan tipe data yang digunakan, misalnya Gaussian untuk data kontinu dan Multinomial untuk data diskret seperti kata-kata dalam dokumen.<br /> <br /> == Kelebihan dan Kekurangan ==<br /> Kelebihan utama Naive Bayes adalah kecepatan dan efisiensinya, serta kemampuannya untuk bekerja dengan data yang sangat besar. Namun, asumsi independensi fitur terkadang tidak realistis, sehingga dapat mempengaruhi akurasi pada beberapa jenis data.</div>

Budi