220228 ML 05. Bayes Classifier and Naive Bayes
나이브 베이즈 란
나이브 베이즈는 생성(generative) 알고리즘이다.
https://gomguard.tistory.com/69
https://wooono.tistory.com/172
https://ggodong.tistory.com/13
나이브 베이즈 장점
https://needjarvis.tistory.com/621
왜 '서로 다른 차원/사건이 독립적이다'라는 가정을 이용하는 가?
=> x가 각각 독립적이다라고 가정하는 것이 아니라 각 사건이 iid를 따르기 때문이다.
각각 다른 분포를 갖는 다면 매우 어려운 문제가 될 것임
=> 즉, 훈련데이터와 테스트 데이터가 동일한 분포라고 가정한다.
=> 이 가정이 실제로 유지된다면 최적의 bayes분류기를 얻을 수 있다.
베이즈 분류기란
특정x에 대해 내가 지금 알고 있는 분포를 살펴보고 가장 가능성이 높은 레이블 y를 선택
https://angeloyeo.github.io/2020/08/04/naive_bayes.html
https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/05/18/naive/
결정경계
