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나이브 베이즈 알고리즘 이해 및 활용

나이브 베이즈(Naive Bayes) 알고리즘은 머신러닝에서 분류(Classification) 문제를 해결하는 데 사용되는 간단하면서도 효과적인 확률 기반 알고리즘이다. 이 게시물에서는 나이브 베이즈 알고리즘의 기본 원리, 다양한 유형, 실제 사용 예시, 그리고 장단점에 대해 자세히 알아본다.📌 나이브 베이즈 알고리즘 소개나이브 베이즈 알고리즘은 베이즈 정리(Bayes' Theorem)를 기반으로 한다. 베이즈 정리는 주어진 데이터로부터 어떤 사건의 확률을 추론하는 방법을 제공한다. 나이브 베이즈는 '나이브(naive)'라는 이름에서 알 수 있듯이, 모든 특성(feature)들이 서로 독립적이라는 가정을 한다. 이 독립성 가정은 현실에서는 잘 맞지 않을 수 있지만, 계산의 단순성을 제공하며, 많은 경우..
머신러닝 2025. 4. 14. 07:56
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