Naivais Beijesa klasifikators ir vienkāršu klasifikācijas metožu saime, kuras pamatā ir Beijesa teorēma. Tās sauc par „naivām”, jo tās pieņem, ka visas pazīmes ir savstarpēji neatkarīgas, kas praksē reti ir patiesība, bet bieži tomēr dod labus rezultātus. Šīs metodes ir ātras, tām vajag maz apmācības datu, un tās ir īpaši piemērotas tekstam. Klasisks piemērs ir surogātpasta filtrs, kas šķiro e-pastus pēc tipiskiem vārdiem.
Klasifikators ir modelis vai metode, kas ievaddatus piešķir vienai no vairākām iepriekš noteiktām kategorijām. Klasiskus variantus, piemēram, lēmumu kokus vai naivo Beijesa metodi, apmāca uz marķētiem piemēriem; valodas modeļi tekstus var šķirot arī pēc kategoriju apraksta. Tipiski lietojumi ir surogātpasta atpazīšana, klientu pieprasījumu šķirošana pēc tēmas un kvīšu kategorizēšana. Kvalitāti mēra ar metrikām, piemēram, pareizību, precizitāti un pārklājumu.
Teksta klasifikācija automātiski piešķir tekstus iepriekš definētām kategorijām, piemēram, e-pastus pēc pieprasījuma veida, atsauksmes pēc noskaņojuma vai dokumentus pēc tēmas. Agrāk tam bija jāapmāca atsevišķi modeļi ar marķētiem piemēriem; mūsdienās lielie valodas modeļi bieži var piešķirt kategorijas, pamatojoties tikai uz aprakstu. Tas ļauj iepriekš šķirot pieprasījumus un ātrāk novirzīt tos pie pareizās komandas.
Loģistiskā regresija ir statistikas metode, kas prognozē vienu no diviem iznākumiem, piemēram, „pērk” vai „nepērk”, varbūtību. Tā sver ievades pazīmes un to summu pārvērš vērtībā starp 0 un 1 ar S veida funkciju. Tā kā svarus ir viegli interpretēt, tā plaši tiek izmantota kredītvērtēšanā, medicīnā un mārketingā, bieži kā stabils pamats sarežģītākiem modeļiem.
Beijesa tīkli ir grafiski modeļi, kas mainīgos attēlo kā mezglus un to varbūtiskās atkarības kā virzītas bultas. Izmantojot Beijesa teorēmu, tie parāda, kā jauni novērojumi maina citu notikumu varbūtību. Viens piemērs ir diagnostikas atbalsts: visticamākā cēloņa novērtēšana pēc novērotajiem simptomiem. To stiprās puses ir pārredzamība un spēja apstrādāt nenoteiktus vai nepilnīgus datus.
