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Naive Bayes는 분류(classification) 작업에 특히 적합한 확률론적 머신 러닝 classfier로, 스팸 이메일 탐지, 감성 분석, 텍스트 분류와 같은 NLP (Natural Language Processing, 자연어 처리) 작업에 자주 적용된다. Naive Bayes의 기본 아이디어는 event와 관련이 있을 수 있는 조건에 대한 사전 지식을 바탕으로 event의 확률을 설명하는 Bayes' theorem (베이즈 정리)에 뿌리를 두고 있다. NLP에서 'event'는 종종 텍스트의 범주 또는 클래스 (class) (예를 들어, '스팸' 또는 '스팸 아님')을 의미하며, '조건 (condition)'은 텍스트에 특정 단어가 있는지 또는 없는지를 의미한다. Bayes' theorem은..