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Study-넘버웍스 (2017)

3주차_#3. 오래된 머신러닝 기법인 나이브베이즈(naïve bayes)의 장점

나이브베이즈

- 스팸필터나 키워드 검색을 활용한 문서 분류에 사용되는 지도학습분류기

- 베이즈정리를 적용하여 데이터를 구성하는 각각의 요소들이 독립이라는 가정하에 입력 벡터를 분류하는 확률 모형

- 장점

1. 계산복잡성이 낮아 시간 소요가 짧다.

2. 메모리 용량을 크게 차지 하지 않는다.

3. 그럼에도 상당히 좋은 성능을 낸다. (SVM과도 경쟁할 만큼 우수한 분류 성능)

 

 

 

[참고]

https://brunch.co.kr/@crescent702/16

https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/05/18/naive/

http://untitledtblog.tistory.com/31

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