A respeito dos diferentes tipos de algoritmos naive Bayes, ...

A alternativa correta é a D.

Vamos entender o porquê dessa resposta e revisar os conceitos envolvidos:

Alternativa D: No gaussian naive Bayes, assume-se que os valores contínuos associados a cada recurso são distribuídos de acordo com uma distribuição normal. Isso está correto, pois o Gaussian Naive Bayes é uma variação do algoritmo que lida especificamente com dados contínuos assumindo que eles seguem uma distribuição normal (ou gaussiana). Este modelo é amplamente usado quando os dados são numéricos.

Alternativa A: No multinomial naive Bayes, a média e a variância dos atributos não são estimadas para cada classe a partir dos dados de treinamento. Na verdade, o multinomial naive Bayes é usado principalmente para dados discretos, como contagens de palavras em texto, e não para atributos contínuos, onde a média e a variância seriam relevantes.

Alternativa B: O bernoulli naive Bayes não representa as frequências com as quais certos eventos foram gerados por uma distribuição normal. Em vez disso, ele é usado para dados binários, onde cada atributo pode ter um de dois valores (geralmente 0 ou 1), e é baseado na distribuição de Bernoulli, não na normal.

Alternativa C: Os feature vectors do bernoulli naive Bayes não são tipicamente contagens de eventos ou frequências, mas sim representações binárias que indicam a presença ou ausência de uma característica. Este modelo é adequado para dados categóricos binários, diferentemente do modelo multinomial que lida com contagens.

Em resumo, cada tipo de algoritmo naive Bayes está otimizado para diferentes tipos de dados: Gaussian para dados contínuos, Multinomial para contagens de palavras, e Bernoulli para dados binários. Entender essas diferenças é crucial para a correta aplicação em problemas de classificação.

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Gabarito D

Quando o assunto é tipos de Naive Bayes, sempre lembrar:

• Gaussiano/Gaussian: características/features/atributos contínuos com distribuição normal;
• Multinominal: características/features/atributos discretos, muito utilizado em problemas com texto;
• Bernoulli: é semelhante ao multinominal, mas as características/features/atributos são binários, normalmente utilizado em problemas para classificação booleanas ou de ausência/presença.