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논문 리뷰 : 나이브 베이즈 분류기가 텍스트 분류에 좋은 분류기일까?Paper 2021. 1. 11. 00:00
Ting, S. L., Ip, W. H., & Tsang, A. H. (2011). Is Naive Bayes a good classifier for document classification. International Journal of Software Engineering and Its Applications, 5(3), 37-46. 1. Introdution 2. Research Methodology 3. Performance Evaluation 4. Conclusions 1. Introdution 텍스트 자료에 대한 분석은 스팸메일 필터링, 이메일 분류, 웹사이트 분류 등에 사용된다. 텍스트 자료에 대한 분류를 진행하기 위해서 사용되는 방식은 KNN(k nearest neighbor), Naive..
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논문 리뷰 : 코시 나이브 베이즈 분류기를 통해 표정의 감정 분석하기Paper 2021. 1. 3. 00:00
Sebe, N., Lew, M. S., Cohen, I., Garg, A., & Huang, T. S. (2002, August). Emotion recognition using a cauchy naive bayes classifier. In Object recognition supported by user interaction for service robots (Vol. 1, pp. 17-20). IEEE. 1. 서론 2. 감정분석의 Features 선정 3. Cauchy Naive Bayes Classifier 4. 연구의 진행과 결과 5. 결론 1. 서론 논문 「Emotion recognition using a cauchy naive bayes classifier」는 Naive Bayes Class..
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Naive Bayes Classification _ 나이브 베이즈 분류Statistics 2021. 1. 1. 00:00
1. Bayes theorem 2. Naive Bayes Classification 3. Strengths and Weaknesses 1. Bayes theorem 베이즈 정리를 설명하기 위해서 필요한 조건부 확률에 대한 정의는 아래와 같다. $$ p(C_k|X)={p(C_k,X) \over p(X)} $$$$ p(X|C_k)={p(C_k,X) \over p(C_k)} $$ 위의 조건부 확률 식 사이에 분모만 다르다는 점을 이용하면, $$ p(C_k|X)={p(C_k,X) \over p(X)}={p(C_k,X) \over p(C_k)}\cdot{p(C_k) \over p(X)} $$ $$\therefore\,p(C_k|X)={p(X|C_k)}\cdot{p(C_k) \over p(X)} $$ 두 조건부 확..