Esta es la tendencias de google resultado obtenido para la frase "Naive Bayes" entre enero de 2004 y abril de 2017 ( enlace ). Según esta cifra, el ratio de búsqueda de "Naive Bayes" en abril de 2017 es aproximadamente un 25 % superior al máximo de todo el periodo de tiempo. ¿Implica esto que este método sencillo y antiguo está ganando más atención? ¿Por qué? 
Una explicación razonable (según el comentario de Sycorax) es que esta popularidad es un efecto indirecto de la creciente atención prestada al aprendizaje automático. Pero parece que algunos métodos, como Naive Bayes, están ganando más atención que otros, como el árbol de decisión y SVM. Así se desprende de las siguientes cifras: 
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Es plausible que cada vez más gente aprenda estadística, análisis de datos y aprendizaje automático. en general, que indirectamente dirige la atención hacia Naive Bayes.
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@Sycorax Esto parece razonable. Pero, esta tendencia no se puede ver para algunos otros métodos de aprendizaje, como SVM enlace .
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Tenga en cuenta que estos gráficos sólo son relativos al máximo. En general, la estrella de SVM ha querido como Deep Learning ha despegado en los últimos años -- aprendizaje de máquina tiende a seguir "modas".
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"Árbol de decisión" también tiene un máximo de 5 años, y una curva muy similar. Debido a la exageración sobre ML.
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@Hossein si tienes pruebas de que términos similares no tienen el mismo tipo de crecimiento, eso es relevante para tu pregunta y debería estar ahí y no en los comentarios.
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@Glen_b, ¿por qué no se cierra esto como basado en opiniones? No veo cómo alguien en la validación cruzada puede responder a esto sin depender en gran medida de las opiniones.
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@Sycorax Esto se ve en google trends muy bien, btw: trends.google.com/trends/
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@J.C.Leitão Según la pregunta, está al límite (puede haber alguna posibilidad de identificar una razón sustentable) pero como la respuesta de Matthew (que niega la premisa) es estadística, decidí que era suficiente para dejarla abierta por el momento.
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¿Por qué ha añadido el bosque aleatorio a esta pregunta? No hay mucha relación entre bayas ingenuas y bosques aleatorios. Obviamente, algunas técnicas se vuelven más/menos populares con el tiempo; por ejemplo, el aprendizaje profundo explotó casi exponencialmente desde 2004.
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@amoeba Tienes razón. Quizá sea el tema de otra pregunta, es decir, que haya una explicación diferente para la popularidad de los distintos métodos.
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Además del interés impulsado por el aprendizaje automático, como ya se ha dicho, supongo que parte del interés se debe al nombre del método: cuando empecé a estudiar el aprendizaje automático, ésta fue una de las primeras técnicas que me llamó la atención por el "naive" que contiene, me preguntaba " ¿qué puede significar eso? "?
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Mi opinión personal es que el algoritmo bayes ingenuo es el algoritmo de aprendizaje automático más sencillo, ya que la idea que lo sustenta es intuitivamente comprensible para las personas sin ningún tipo de enseñanza formal. Así que es un buen algoritmo para utilizar como introducción.
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Pensamiento al azar: parece haber algún tipo de estacionalidad en el gráfico de "Naive Bayes" y "Decision Trees". Me pregunto si habrá alguna razón para ello. ¿Quizás periodos de exámenes/tesis de máster/etc.?
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@Glen_b Me gustaría aceptar una respuesta que combine algunos de los comentarios anteriores. ¿Cómo se puede hacer esto? ¿Es natural que yo mismo responda a la pregunta basándome en estos comentarios?
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@Hossein Si alguno de los comentaristas quería contestar ya debería haberlo hecho; no creo que debas preocuparte por eso. Apoyo totalmente a cualquier usuario que se esfuerce en convertir los comentarios de los demás en respuestas reales, siempre y cuando acredite sus fuentes. En el caso de los comentarios nuevos, yo daría una hora más o menos, pero después debería ser un juego libre. Si lo prefieres, puedes dar un codazo a uno de los comentaristas y preguntarle si quiere convertir sus comentarios en una respuesta, pero si quieres una respuesta combinada es mejor que publiques una.