Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы.

Данный раздел посвящен математическому фундаменту наивного байесовского классификатора, где описывается применение формулы Байеса и принцип 'наивности' за счет предположения независимости признаков в задачах классификации.

В разделе рассматриваются достоинства и ограничения наивного байесовского классификатора с акцентом на влияние ключевого предположения о независимости признаков на точность моделирования.

Раздел описывает основные сферы использования наивного байесовского классификатора в практике, уделяя внимание задачам фильтрации спама и обработки текстовой информации.

Данный раздел посвящен практической реализации наивного байесовского классификатора на языке Python с поэтапным объяснением шагов вычислений вероятностей.

В этом разделе исследуется влияние допущения о независимости признаков на точность модели и методы решения связанных проблем.

Раздел посвящен современным модификациям и подходам к улучшению классического наивного байесовского классификатора с целью повышения точности и надежности.

Данный раздел содержит сравнительный анализ наивного байесовского классификатора с другими популярными алгоритмами машинного обучения для задач классификации.

В разделе представлен обзор практических ресурсов для изучения и экспериментов с наивным байесовским классификатором, включая онлайн-платформы и репозитории кода.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы.