반응형 베이즈정리2 베이즈 정리(Bayes' Theorem): 조건부 확률을 기반으로 한 데이터 분석의 기본 개념 안녕하세요! 오늘은 확률 이론과 통계, 그리고 머신러닝 분야에서 기본이 되는 개념 중 하나인 베이즈 정리(Bayes' Theorem)에 대해 알아보겠습니다. 베이즈 정리는 새로운 정보가 주어졌을 때 사건의 확률을 업데이트하는 방법을 제공합니다. 이를 통해 불확실한 상황에서도 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 돕기 때문에, 데이터 과학자와 머신러닝 연구자들에게 매우 중요한 도구입니다.1. 베이즈 정리란?베이즈 정리는 조건부 확률에 기반을 둔 확률 정리로, 어떤 사건이 일어났을 때 다른 사건이 일어날 확률을 계산할 때 사용됩니다. 베이즈 정리의 가장 큰 특징은 사전 확률(prior probability)을 기반으로, 새로운 정보(증거)가 주어졌을 때 사후 확률(posterior probability)을 계산.. 2024. 11. 13. 나이브 베이즈(Naive Bayes): 간단하면서도 강력한 머신러닝 분류 알고리즘 안녕하세요! 오늘은 머신러닝 분류 알고리즘 중 하나인 나이브 베이즈(Naive Bayes)에 대해 이야기해 보겠습니다. 이름에서 알 수 있듯이 ‘나이브(naive)’라는 단어가 붙어 있는데요, 단순한 가정을 기반으로 동작하지만 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하는 알고리즘입니다. 나이브 베이즈는 특히 텍스트 분류나 스팸 필터링에 자주 사용되며, 이해하기 쉽고 구현이 간단해 머신러닝 입문자에게도 좋은 알고리즘입니다.1. 나이브 베이즈란?나이브 베이즈(Naive Bayes)는 확률적 분류 알고리즘으로, 데이터의 특징(feature)들이 서로 독립이라는 가정을 기반으로 합니다. 이 알고리즘은 베이즈 정리(Bayes' Theorem)를 사용하여 특정 클래스에 속할 확률을 계산해 분류 작업을 수행합니다.예를 들.. 2024. 11. 13. 이전 1 다음 반응형
