본 포스팅은 모바일보다 데스크탑에 최적화되어 있습니다. 이번 포스팅에서는 범주형 변수에 대해 적용할 수 있는 나이브 베이즈 분류기(Naive Bayes Classifier)에 대해서 다루도록 하겠습니다. 곧바로 나이브 베이즈 분류기에 대해 이야기하기에 앞서서 아래와 같이 순차적으로 이론들을 정리해보면서 학습하겠습니다. Agenda: 1. 조건부 확률(Conditional Probability) 2. 베이즈 정리(Bayes Theorem)와 머신러닝 3. 나이브 베이즈 분류기(Naive Bayes Classifier) 1. 조건부 확률(Conditional Probability) 조건부 확률이란, 어떤 특정한 사건이 발생한 후 그 다음 사건이 일어날 확률을 의미합니다. 예를들어 ▵▵대학교의 ○○학과에 뽑힌..
