이 포스트는 허민석님의 유튜브 머신러닝 내용을 정리한 글입니다. 실습 코드는 도서 나의 첫 머신러닝/딥러닝에서 발췌해왔습니다. 실습 코드와 자료는 링크의 Github에서 볼 수 있습니다 나이브 베이즈 마지막 실습 포스트입니다. 이번에는 영화 리뷰의 긍정과 부정을 분류해볼 것이며, 분류기로는 나이브 베이즈의 다항분포 나이브 베이즈 모델(Multinomial Naive Bayes)을 사용하겠습니다. 영화 리뷰 긍정/부정 분석 실습은 실제 네이버 영화, 카카오맵 리뷰와 관련된 것으로, 데이터 시각화 과정 및 데이터 전처리 과정에 중점을 두고 보는 것이 좋습니다. 이번 실습에서도 10개의 리뷰에 대해서만 학습할 것이므로 실제 네이버 영화 리뷰 데이터 EDA와 kaggle, bag of words meets ba..

이 포스트는 허민석님의 유튜브 머신러닝 내용을 정리한 글입니다. 실습 코드는 도서 나의 첫 머신러닝/딥러닝에서 발췌해왔습니다. 실습 코드와 자료는 링크의 Github에서 볼 수 있습니다 이번 포스트에서는 머신러닝 지도 학습 분류 알고리즘 중 하나인 나이브 베이즈(Naive Bayes) 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 이미 우리는 이전 포스트들에서 다양한 분류 알고리즘에 대해 알아봤습니다. 대표적으로 kNN은 데이터의 특성을 벡터 공간의 축으로 지정해서 데이터 간의 유클리드 거리를 토대로 분류했으며, SVM에서는 데이터를 분류하는 적절한 Decision Boundary를 찾아 데이터를 분류했습니다. 이번에 알아볼 나이브 베이즈 알고리즘은 확률 기반 알고리즘으로, 데이터를 독립적인 사건으로 가정(Naive)..