3장. 나이브 베이즈 분류

실습

확률 기초

• 어떤 사건이 일어날 것인지 혹은 일어났는지에 대한 지식 혹은 믿음을 표현하는 방법

조건부 확률

• 사건 B가 일어났을 때 A가 일어날 확률
• P(A1B) = P(A∩B)/P(B)

베이즈 법칙

• P(A1X) = P(X1A)P(A)/P(X)

빈도주의자 vs 베이즈주의자

• “동전 하나를 던졌을 때 앞면이 나올 확률은 50%이다”
• 빈도주의자: 이 동전을 수천, 수만 번 던졌을 때 그 중 앞면이 50%, 뒷면이 50% 나온다
• 베이즈주의자: 동전 던지기의 결과가 앞면이 나올 것이라는 확신 (혹은 믿음)이 50%이다

나이브베이즈

• 분류작업
• 분류기 : 주어진 데이터가 어떤 클래스에 속하는지 알아내는 방법을 자동으로 학습하는 알고리즘

Likelihood(우도)

• 모델이 데이터를 설명하는 방법

Bag of Words

• 텍스트 데이터의 분류
• ex) 감정분석 알고리즘
  • 특수 문자 제거
  • Tokenize