ナイーブベイズ分類器

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• 条件付き確率 P(A|B)とかベイズの定理を活用した分類

  • P(クラスAの、全体における存在確率) * P(判断したいものの特徴が、クラスAに存在する確率)
  • ↑を、それぞれのクラスでやる

• 一番有名なのは迷惑メール分類

• 少々簡略化しすぎだけど、わかりやすい

  • https://qiita.com/ishizakiiii/items/07cc7e463dceb3efe1a1

• 過去のデーターの出現確率とかを使って、分類する

• 線形モデルと、多くの利点/欠点が共通

• 大規模なデーターセットのベースラインになる