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2025/02/09 1

Naïve Bayes (나이브 배이스) Classifier

B가 true일때 A가 발생할 수 있는 확률은 A가 true일때 B가 발생할 수 있는 확율 곱하기 A의 확률을 B의 확률로 나눈것 (뭔말인지 모르겠다.)머신러닝에서 표현하면 아래와 같다.B =여러가지  Evidence(=특징) A = Outcome(=결과) P(A | B) = 여러가지 Evidence가 있을 때 Outcome이 나올수 있는 확률(=Likelihood) P(Multiple Evidence)는 모든 Outcome 확율 계산시 똑같이 사용하는 조건이므로 계산에서 제외해도 OK 설명 샘플) 과일(=Outcome)로써 Banana, Orange, Other Fruit 이 있고 특징(=Evidence)으로써 Long, Sweet, Yellow 가 있다고 하자.기본확률값 Evidence확률값 P(Ba..

data science/machine learning 2025.02.09
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