그린푸딩

1. Multinomial Naive Bayes(다항 분포 나이브 베이즈) 알고리즘 우선 다항 분포 나이브 베이즈 알고리즘을 이해하기 전에, 나이브 베이즈 분류기의 기본 원리를 이해할 필요가 있다. 나이브 베이즈는 텍스트 분류를 위해 전통적으로 사용되는 분류기로 인공신경망 알고리즘에 속하지 않지만, 머신 러닝의 주요 알고리즘으로 분류되어 좋은 성능을 보여주는 조건부 확률모델이다. 원리는 조건부 확률을 계산하는 베이즈 정리에서 유도되었다. 베이즈 정리는 사후확률(Posterior Probability)=(가능성(Prior)*사전확률(Class Prior Probability)) /특정 개체가 나타날 확률(Predictor Prio Probability) 로, 다음과 같이 나타낼수 있다. 이때 x를 형성하는..

1. 설치하기 위와 같은 코드를 실행시켜 konlpy 의 mecab을 설치한다. 설치가 완료되면 여러 메세지가 뜨는데 마지막에 다음과 같은 메세지가 뜬다. 설치가 완료되었으면 konlpy를 import 하여 mecab 형태소 분석기를 통하여 형태소 분석을 할 수 있다. 2. Mecab 사용법 우선 konlpy 홈페이지에 가면 한국어 형태소 분석을 지원하는 여러 형태소 분석기와 사용법을 확인할 수 있다. https://konlpy.org/en/latest/ 오픈소스 형태이어서 형태소 분석기가 쓰이는 상황에 따라 형태소 분석기를 비교해서 사용해 볼 수 있다. API 메뉴에서 Mecab class로 가면 간단한 예제와 함께 mecab으로 할 수 있는 기능들을 확인할 수 있다. mecab.morphs(sente..