Daniel's blog

Multinomial Naive Bayes에 대해 다시 한 번 간단히 짚어보고, 예시를 살펴보자. Multinomial Naive Bayes는 불연속 데이터에 적합한 Naive Bayes classifier의 변형으로, 텍스트 분류의 맥락에서 단어 수 또는 TF-IDF score 같은 기능과 함께 자주 사용된다. 문제 : 영화 리뷰를 "Positive"와 "Negative"로 분류 Training Data : "I love this movie. It's amazing!" - Positive "A wonderful film with great characters" - Positive "I really disliked this move." - Nagative "Such a waste of time." - N..

Multinomial Naive Bayes는 classification tasks, 특히 NLP 및 text analysis에 널리 사용되는 머신 러닝 알고리즘이다. 이는 Bayes' theorem과 조건부 독립 가정의 특성에 기반한 Naive Bayes 알고리즘의 확장판이다. Multinomial Naive Bayes의 원리는 아래와 같다. Bayes' Theorem : 이 알고리즘의 핵심은 이벤트와 관련이 있을 수 있는 조건에 대한 사전 지식을 바탕으로 특정 이벤트가 발생할 확률을 계산하는 Bayes' Theorem에 의존한다. classification의 맥락에서 이 알고리즘은 주어진 입력이 특정 클래스에 속할 확률을 계산하는 데 도움이 된다. Multinomial Distribution (다항 분..