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나이브 베이즈를 활용한 영화 장르 분류를 이번에 해보겠습니다. 예전에 포스팅했던 knn과 마찬가지로 그리 어렵지도, 코드가 길지도 않아서 한두번 해보면 금방 익숙해 질꺼 같습니다. DataSet 데이터는 선호하는 영화장르 데이터를 사용했으며, 데이터는 여기에서 다운받아 보실 수 있습니다. 물론 포스팅에서 사용된 코드는 제 Github에서 전부 보실 수 있습니다. # 패키지 설치 install.packages("e1071") library(e1071) movie

나이브 베이즈는 확률을 기반으로 한 머신러닝의 한 알고리즘입니다. 현재까지도 유용하고 많이 사용되고 있습니다. 확률로 인한 데이터 분류 기상학자가 날씨예보를 할 때, 일반적으로 "비올 확률 70%" 라는 용어를 사용해 예측을 합니다. 여기서 나온 70%는 과거의 사건 데이터를 사용한 것이며, 과거에 이런 경우가 10번 중 7번은 비가 왔음을 의미하는 것입니다. 베이즈기법 기반인 분류기는 분류되지 않은 데이터를 분류기가 분류할때, 새로운 속성에 대한 가장 유사한 범주를 예측하기 위해 관찰된 확률을 사용합니다. 관찰된 확률은 훈련 데이터에서 의해서 미리 계산이 되어집니다. 확률 이론 확률에는 결합 확률, 조건부 확률, 베이즈 정리가 있습니다. 1. 결합 확률 결합 확률은 서로 배반되는 두 사상 E와 F가 있..