Un video para explicar (entender) naive bayes

Mi proyecto de verano consistió en tratar de entender con relativa minuciosidad un algoritmo que siempre aparece en las introducciones al NLP, y que siempre --rigurosamente-- me salteo. Pero esta vez no. Me gustó encontrar la chance de poder explicar algún tema de machine learning casi desde cero --en este mundo donde todo parece exigir el prerrequisito del prerrequisito para captar realmente algo--. Este caso es un poco más amable; en algo así como una hora pude ir desde los conceptos más básicos de probabilidad al core de este clasificador. En el camino, además, descubrí algunas ideas o intuiciones interesantes y premonitorias, como la de language model . En fin, sin más preámbulos, acá el video:

Me basé fundamentalmente en dos libros: Speech and Language Processing, de Dan Jurafsky y James H. Martin (capítulo 4), pero más aún en la Introduction to information retrieval, de Christopher Manning, Prabhakar Raghavan y Hinrich Schutze.

Y en la documentación siempre precisa de scikit-learn.

Y en la colaboración de muchos LLMs que se enfrascaron conmigo en valiosas discusiones, sin perder nunca la paciencia.