Naive Bayes adalah salah satu algoritma Machine Learning yang fundamental dan banyak digunakan dalam klasifikasi. Buku ini dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif mengenai Naive Bayes, mulai dari konsep dasar hingga implementasi praktis. Bab 1 membahas pengenalan Naive Bayes, definisi, sejarah, dan perkembangan algoritma. Bab 2 menjelaskan konsep dasar Teorema Bayes, probabilitas, serta penerapannya dalam Naive Bayes. Bab 3 membahas berbagai jenis Naive Bayes, seperti Gaussian Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes, dan Bernoulli Naive Bayes, disertai contoh penggunaannya. Pembahasan ini membantu pembaca memahami fleksibilitas algoritma dalam berbagai konteks klasifikasi.
Bab 4 membahas preprocessing data, tahap penting dalam proyek pembelajaran mesin, meliputi pembersihan data, penanganan nilai yang hilang, standardisasi, seleksi fitur, dan penanganan data yang tidak seimbang. Buku ini juga dilengkapi studi kasus penentuan pemesanan buku di Perpustakaan Az-Zainiyah sebagai fokus pembelajaran. Pembaca diperkenalkan pada teknik preprocessing, penerapan algoritma Naive Bayes, serta implementasinya menggunakan Python dan Streamlit untuk membangun aplikasi web yang interaktif. Dengan pendekatan teori dan praktik, buku ini diharapkan menjadi panduan bagi pembaca untuk memahami dan menerapkan algoritma Naive Bayes dalam berbagai kebutuhan klasifikasi, sekaligus mengembangkan keterampilan praktis dalam pengolahan data dan implementasi Machine Learning.