bayes theorem1 머신러닝 분류 - 나이브 베이즈 분류 베이즈 정리로 나이브 베이즈 분류 구현하기 나이브 베이즈 분류는 데이터의 확률적 속성을 가지고 클래스를 판단하는, 꽤 높은 성능을 가지는 머신러닝 알고리즘입니다. 이를 이해하기 위해서 Bayes’ Theorem에 친숙해 질 필요가 있습니다. 간단한 나이브 베이즈 분류 구현을 통해 베이즈 정리에 대해 이해해보도록 하겠습니다. data set 내에서 X와 Y의 빈도수를 활용하여 연산에 필요한 각각의 확률값을 계산 할 수 있습니다. 엘리스의 이메일을 한 번 들여다 보면서 Bayes’ theorem을 이해해 볼까요? 엘리스의 이메일은 다음과 같은 텍스트 목록을 가지고 있습니다. 타입텍스트 Spam “(광고) XXX 지금 확인 해보세요.” 첨부파일 : exe Ham “[긴급]엘리스님, 확인 부탁드립니다.” 첨부파.. 2022. 5. 24. 이전 1 다음
