[자연언어처리 개론] (4) 기계학습(머신 러닝) 예제 - Naive Bayesian Classifier 이용

안녕하세요, 오늘은 Naïve Bayesian Classifier를 이용한 머신 러닝 방법을 소개해 보겠습니다. 지난 글에서 머신 러닝의 종류와 방법론에 대해서 소개했었는데, 여기서 다시 간략하게 짚고 넘어갈까 합니다. 1.

기계학습의 종류 먼저 supervised learning(지도 학습)은 입력값과 정답을 모두 제공하는 학습 방법입니다. 입력에 대한 class를 예측하는 classification 방법과, 입력에 대한 출력값을 예측하는 regression 방법이 있습니다. classficiation의 경우, 예측해야 하는 답과 수가 정해져 있습니다.

(Finite discrete) 예를 들어 어떤 뉴스 기사가 사회면 기사인지, 경제면 기사인지 판별하는 것이 있습니다. Naïve Bayesian Classifier라는 방법론이 있습니다. regression의 경우, continous number를 예측합니다.

Linear regression이라는 방법론이 있습니다. 다음으로 un...