분류기 (1) 썸네일형 리스트형 나이브 베이즈(Naive Bayes) (image from Google.) 어떤 뚜렷한 원인은 알 수 없으나, 기존에 모아놨던 데이터에서 어떠한 인과관계를 분석하여 결과를 예측할 때 확률이라는 것은 좋은 도구로 사용될 수 있다. 예를들어, 병을 진단할때, 정확하지는 않지만 흔히 기침을 하거나 몸에서 열이나고 콧물이 나거나 하는 등의 증상이 보이면 우리는 감기라는 것을 예측할 수 있다. 즉, 이런 {f1, f2, f3...} 라고 하는 정보들로 감기라는 {label}을 예측할 수 있다. 다른 예를 들어볼까.. 흔히 쉽게 설명하기 위해 문서의 분류문제(document classification)나 스팸 메일의 분류문제(spam mail classification)를 많이 예로 설명한다. 스팸 메일의 분류문제를 예로들어보면, 스팸으로 분류할 것이.. 이전 1 다음
