베이즈 정리(Bayes Theorem)라고 알려진 사후확률 (posterior probability)에 관한 몇가지 수학을 논의할 것입니다
Machine Learning/algorithm 2017. 10. 12. 12:56https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=383487222087279&id=303538826748786
Naive Bayes Classification
우리는 베이즈 정리(Bayes Theorem)라고 알려진 사후확률 (posterior probability)에 관한 몇가지 수학을 논의할 것입니다. 이것은 Naive Bayes Classifier의 핵심 부분입니다. 그리고, Python의 sklearn 라이브러리를 탐색하고 논의할 문제에 대해 Python의 Naive Bayes Classifier의 코드를 작성합니다.
이 글은 두부분으로 나누어져 있습니다 . 파트1 에서는 naive bayes classier가 어떻게 작동하는지 설명합니다. 파트2 에서는 Python에서 Naive Bayes Classifier를 제공하는 sklearn 라이브러리를 사용한 프로그래밍 연습으로 구성됩니다. 그리고 우리가 학습시키는 프로그램의 정확성에 대해 논의합니다.
원문
https://medium.com/machine-learning-101/chapter-1-supervised-learning-and-naive-bayes-classification-part-1-theory-8b9e361897d5
Naive Bayes Classification
우리는 베이즈 정리(Bayes Theorem)라고 알려진 사후확률 (posterior probability)에 관한 몇가지 수학을 논의할 것입니다. 이것은 Naive Bayes Classifier의 핵심 부분입니다. 그리고, Python의 sklearn 라이브러리를 탐색하고 논의할 문제에 대해 Python의 Naive Bayes Classifier의 코드를 작성합니다.
이 글은 두부분으로 나누어져 있습니다 . 파트1 에서는 naive bayes classier가 어떻게 작동하는지 설명합니다. 파트2 에서는 Python에서 Naive Bayes Classifier를 제공하는 sklearn 라이브러리를 사용한 프로그래밍 연습으로 구성됩니다. 그리고 우리가 학습시키는 프로그램의 정확성에 대해 논의합니다.
원문
https://medium.com/machine-learning-101/chapter-1-supervised-learning-and-naive-bayes-classification-part-1-theory-8b9e361897d5
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