Disciplinas:
Administração Financeira e Orçamentária 4
Auditoria 2
Auditoria Governamental 7
Banco de Dados 11
Contabilidade Pública 1
Direito Administrativo 10
Direito Constitucional 10
Direito Digital 1
Direito Processual Penal 1
Engenharia de Software 7
Governança de TI 4
Legislação Federal 4
Noções de Informática 1
Programação 4
Redes de Computadores 2
Segurança da Informação 8
Sistemas Operacionais 3
Considere as sentenças a seguir.
A = “Eu gostei do livro, apesar do livro ser longo”;
B = “Esse livro é muito legal”;
C = “Eu não gostei do livro, não gosto muito desse autor”.
Vamos considerar a seguinte classificação sobre o sentido das
sentenças acima:
A – positiva;
B – positiva;
C – negativa.
Para calcular as probabilidades de uma sentença ser positiva e de
uma determinada palavra aparecer na sentença, dado que a
sentença é positiva, em Aprendizado de Máquinas, pode-se usar
o Naive Bayes.
Com a utilização dessa técnica, e com base nos dados das três
sentenças acima, os valores das estimativas de máxima
verossimilhança de P(positiva) e P(livro|positiva) são,
respectivamente:
