728x90 베이즈 정리2 [기계학습] 4. 분류의 이해, Naïve Bayes 분류의 이해분류는 기계학습의 중요한 분야로, 데이터를 미리 정의된 범주(클래스) 중 하나로 분류하는 작업입니다. 이번 글에서는 분류의 개요, 분류 모델링, 비선형 분류의 이해에 대해 알아보고, Naïve Bayes 분류기에 대해 자세히 살펴보겠습니다.분류의 개요분류 : 분류는 주어진 입력 데이터가 어느 클래스에 속하는지를 예측하는 작업입니다. 분류 문제의 목표는 미리 정의된 여러 클래스 중 하나를 예측하는 것입니다. 예제스팸 필터링 : 이메일이 스팸인지 아닌지 분류질병 진단 : 환자의 증상 데이터를 기반으로 질병을 진단 분류 문제는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다이진 분류 : 두 개의 클래스로 분류 (예 : 스팸/비스팸)다중 클래스 분류 : 세 개 이상의 클래스로 분류 (예 : 붓꽃 품종 분류)분류 모.. 2024. 8. 1. [확률 및 통계] 8. 고급 주제 확률 및 통계 고급 주제 이해하기: 베이즈 정리와 고급 확률 분포확률과 통계의 기본 개념을 이해한 후에는 더 복잡하고 심화된 주제들을 공부해보는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 베이즈 정리와 고급 확률 분포인 감마 분포, 지수 분포에 대해 알아보겠습니다. 베이즈 정리와 조건부 확률의 응용, 그리고 감마 분포와 지수 분포의 특성과 응용을 중점적으로 설명하겠습니다. 1. 베이즈 정리 (Bayes' Theorem)베이즈 정리는 조건부 확률을 활용하여 새로운 정보가 주어졌을 때 사건의 확률을 업데이트하는 방법을 제공합니다. 이는 통계적 추론과 의사 결정에서 중요한 역할을 합니다. 베이즈 정리의 정의베이즈 정리는 다음과 같이 정의됩니다.여기서P(A∣B)는 사건 B가 일어났을 때 사건 A가 일어날 조건부 확률입.. 2024. 7. 1. 이전 1 다음 728x90
