[통계] Gaussian/Multinomial Naive Bayes Classification(가우시안/다항 나이브 베이즈 분류)
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공부정리/통계
나이브 베이즈 분류 예시) 테니스를 좋아하는 한 사람이 있다고 하자. 만약, 이 사람이 1. 날씨가 좋고 2. 습도가 낮은 날에 테니스를 칠 확률은 얼마나 되는가? 주어진 데이터에 따라 경우가 다르겠지만, "1. 이 사람이 테니스를 많이 칠 수록, 2. 테니스를 쳤을 때, 해당 날씨가 좋고 습도가 낮은 경우가 많을 때"일수록 이 사람이 날씨가 좋고 습도가 낮은 날에 테니스를 칠 확률이 높아진다. 조건부 확률 이를 수학적 개념을 통해 알아보자. 먼저, 조건부 확률에 대해서 알 필요가 있다. 이해하기 쉽도록 "B가 주어졌을 때 사건 A의 조건부 확률"은 아래와 같다. 조건부 확률 이는 B사건 중에서 A사건이 동시에 발생한 경우를 나타낸다. 즉, 위의 예시에서 좋은 날씨와 낮은 습도가 고정되어 있을 때, 테니..