link : https://arxiv.org/abs/1404.0933

Abstract

베이지안 분류기는 분류를 위한 지도 학습 뿐만 아니라 통계적 방법을 나타낸다.
확률 모델을 가정하고 우리가 모델에 대한 불확실성을 포착하도록 한다. 원칙적인 방법에서 확률적으로 결정되는 결과 (????)
이 분류기는 토마스 베이즈가 이론을 제안하고 이름을 지었다.
베이지안 분류기는 부분 학습 알고리즘을 제공하고 사전 지식과 관찰된 데이터가 조합된다.
베이지안 분류기는 많은 학습 알고리즘을 이해하고 평가하기 위한 유용한 관점을 제공한다.
이것은 가설에 대해 명확한 확률을 계산하고 인풋 데이터의 노이즈에 강하다.
통계적 분류에서 베이즈 분류기는 오분류를 최소화 한다.
이것은 간단한 분류기에서는 시각적으로 직관적이다.