반응형 빅데이터2 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. 관계형 데이터베이스와 벡터 데이터베이스 비교: 각각의 장단점과 활용 방안 안녕하세요! 오늘은 데이터베이스의 두 가지 중요한 유형인 관계형 데이터베이스(RDB)와 벡터 데이터베이스(Vector Database)에 대해 이야기해보려고 합니다. 데이터베이스는 데이터 저장과 검색의 핵심이죠. 하지만 요즘 다양한 데이터의 복잡성에 따라 관계형 데이터베이스와 벡터 데이터베이스라는 두 가지 접근 방식이 다르게 활용되고 있습니다.관계형 데이터베이스(RDB)란?관계형 데이터베이스(RDB)는 행과 열의 구조를 가진 테이블 형태로 데이터를 저장하는 데이터베이스입니다. 관계형 모델을 기반으로 데이터를 표 형태로 정리하고, SQL(Structured Query Language)을 사용하여 데이터에 접근합니다. 대표적인 관계형 데이터베이스 시스템으로는 MySQL, PostgreSQL, Oracle, .. 2024. 11. 13. 이전 1 다음 반응형
