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..
