분류는 주어진 입력 데이터 샘플에 레이블을 할당하는 것과 관련된 예측 모델링 문제입니다. 분류 예측 모델링의 문제는 데이터 샘플이 주어진 클래스 레이블의 조건부 확률을 계산하는 것으로 구성될 수 있습니다. Bayes 정리는 이 조건부 확률을 계산하는 원칙적인 방법을 제공하지만 실제로는 엄청난 수의 샘플(매우 큰 크기의 데이터 세트)이 필요하고 계산 비용이 많이 듭니다. 대신, Bayes 정리의 계산은 각 입력 […]
분류는 주어진 입력 데이터 샘플에 레이블을 할당하는 것과 관련된 예측 모델링 문제입니다. 분류 예측 모델링의 문제는 데이터 샘플이 주어진 클래스 레이블의 조건부 확률을 계산하는 것으로 구성될 수 있습니다. Bayes 정리는 이 조건부 확률을 계산하는 원칙적인 방법을 제공하지만 실제로는 엄청난 수의 샘플(매우 큰 크기의 데이터 세트)이 필요하고 계산 비용이 많이 듭니다. 대신, Bayes 정리의 계산은 각 입력 […]